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基于PSO-XGBoost的風(fēng)電葉片缺陷分類算法

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摘 要:針對風(fēng)電葉片缺陷回波信號分類效率低的問題,提出粒子群-極限梯度提升(PSO-XGBoost)算法。首先采用變分模態(tài)分解(VMD)結(jié)合模糊熵的方法對缺陷回波數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,建立XGBoost多分類模型,在此基礎(chǔ)上采用PSO算法對XGBoost超參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),建立PSO-XGBoost多分類模型。(剩余13369字)

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