基于EEMD和樽海鞘算法优化SVM的滚动轴承故障诊断python

1、集成经验模态分解EEMD

详细请见博客EEMD.

2、樽海鞘算法SSA

2.1、背景原理

该算法模拟了樽海鞘链的群体行为，是一种较新颖的群智能优化算法。每次迭代中，领导者指导追随者，以一种链式行为，向食物移动。移动过程中，领导者进行全局探索，而追随者则充分进行局部探索，大大减少了陷入局部最优的情况。

2.2、搜索机制

2.2.1、种群初始化

$X=rand(0,1)\cdot (ub-lb)+lb$

X为初始化种群，ub为参数上限，lb为参数下限，维度由参数和种群数量决定。

2.2.2、领导者位置更新

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