Adaboost-INGO-HKELM故障诊断详细寻优流程
时间: 2023-08-11 18:59:40 浏览: 74
20. `RELAY_OFF(IO_ALLPINS, ALL, 0mS);`:关闭所有引脚上的继电器Adaboost-INGO-HKELM算法可以用于故障诊断任务,下面是该算法的详,持续时间为 0 毫秒。
21. `power_down();`:执行测试完成后的关机操作。
请注意细寻优流程:
1. 数据准备:收集故障诊断任务所需的数据,包括输入特征,这段代码可能是从一个更大的测试程序中提取出来的,缺少一些上下文信息。如果需要更详细的解释或有其他问题,请提供更多信息。
相关问题
Adaboost-INGO-HKELM流程
Adaboost-INGO-HKELM 是一种集成学习方法,它结合了Adaboost、INGO和HKELM三个算法。下面是该方法的流程:
1. 初始化训练数据集,包括输入特征和对应的标签。
2. 使用INGO算法进行特征选择,该算法通过计算特征的相关性和互信息来确定最重要的特征。
3. 使用Adaboost算法进行弱分类器的训练。Adaboost是一种迭代算法,它通过训练一系列弱分类器并调整每个弱分类器的权重,来构建一个强分类器。
4. 在每轮迭代中,根据当前训练数据集的权重分布,选择最佳的弱分类器,并更新样本的权重。
5. 使用HKELM算法作为每个弱分类器。HKELM是一种高效的核化极限学习机,它使用核函数将输入特征映射到高维空间,并在该空间中进行分类。
6. 将所有弱分类器的输出进行加权融合,得到最终的分类结果。
7. 重复步骤4-6直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。
8. 使用训练好的Adaboost-INGO-HKELM模型对新样本进行预测。
总结起来,Adaboost-INGO-HKELM流程包括特征选择、弱分类器训练和融合,通过集成多个弱分类器的输出来提高分类性能。
Adaboost-INGO-HKELM迭代过程
Adaboost-INGO-HKELM算法的迭代过程如下:
1. 初始化权重:为每个样本设置初始权重,通常是均匀分布或根据先验知识进行设置。
2. 迭代训练:
- 对于每轮迭代:
- 训练弱分类器:使用INGO-HKELM算法训练一个弱分类器,得到相应的权重和阈值。
- 计算误差率:使用训练好的弱分类器对训练样本进行分类,并计算分类错误的样本的权重之和。
- 更新样本权重:根据分类错误的样本的权重之和,更新每个样本的权重,增加分类错误的样本的权重,减少分类正确的样本的权重。
- 更新弱分类器权重:根据误差率计算每个弱分类器的权重,误差率越小的弱分类器权重越大。
- 归一化样本权重:对样本权重进行归一化,使其总和为1。
3. 构建强分类器:通过加权融合所有弱分类器,构建一个强分类器。
4. 故障诊断:使用构建好的强分类器对新的未知样本进行分类,进行故障诊断。
在每轮迭代中,Adaboost-INGO-HKELM算法通过训练弱分类器、更新样本权重和弱分类器权重等步骤,逐步提升分类性能。弱分类器的训练基于INGO-HKELM算法,该算法使用核函数和隐含层输出矩阵来进行分类。最终,通过加权融合所有弱分类器,构建一个强分类器用于故障诊断任务。