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只有正確選擇參數，才可以使SVM的分類得到比較好的效果。SVM佳參數選擇目前還沒有十分好的方法，一般可通過交叉試驗進行求解，但這種方法相當費時；在實踐中也可以采用網格搜索法來確定參數，但該方法需要人為確定參數的范圍、變化步長等因素，并且識別效果也不一定理想。為了克服上述缺陷，避免參數選擇的盲目性，本文使用遺傳算法來實現SVM中的參數優化。
遺傳算法GA是一種基于自然選擇和自然遺傳的全局優化算法。用GA對多個體組成的群體進行操作，通過GA可以使個體間的信息得以交換，這樣，群體中的個體一代一代地得以優化，并逐步逼近優解。
GA的3個主要算子分別為：（1）選擇。即根據每個個體的適應度值大小選擇，適應度較高的個體被遺傳到下一代群體中的概率較大；適應度較低的個體被遺傳到下一代群體中的概率較小。這樣就可以使群體中個體的適應度值不斷接近優解。
（2）交叉。又稱重組，是按較大的概率從群體中選擇兩個個體，交換兩個個體的某個或某些位。交叉算子產生子代，子代繼承了父代的基本特征。（3）變異。即以較小的概率對個體編碼串上的某個或某些位值進行改變。
遺傳SVM遺傳SVM流程本文提出的遺傳SVM模型，采用GA來優化SVM中的參數，具體過程如下：（1）系統初始化，包括參數和初始種群；（2）計算初始的目標函數值；（3）判斷是否達到結束條件，若達到，則輸出結果，否則轉步驟（4）；（4）進行適應度值的計算、選擇、交叉和變異；（5）計算子代的目標函數值，并重插子代到種群，轉入步驟（3）。
參數選擇本文采用真值編碼方法，這主要是因為真值編碼適合于在較大空間遺傳搜索，并且改善了GA的計算復雜性，提高了運算效率。因為要優化兩個參數C和σ，所以建立了一個具有40個個體，每個個體有2個變量的隨機種群作為原始種群。為了避免SVM的過學習現象，將訓練樣本劃分為正式訓練和輔助訓練樣本，目標函數為正式訓練樣本集與輔助訓練樣本集的正判率之和。
在遺傳搜索的初始階段，正式和輔助訓練樣本集的正判率會同時增加；隨著搜索的進行，正式訓練樣本集正判率的增加會變慢；當正式訓練樣本集的正判率進一步提高，輔助訓練樣本集的正判率減小時，就要停止遺傳搜索<7>.
結語SVM是一種基于統計學習的理論，有較好的泛化能力，在故障診斷領域得到了越來越多的應用。本文使用遺傳SVM進行變壓器的故障診斷研究，用GA實現了SVM中參數的優化，該優化方法能快速準確地在大范圍內找到優化值，并進一步應用到基于油中溶解氣體的變壓器故障診斷中。實例分析表明了本文算法的有效性以及相比其他方法的優越性。
