自適應鄰域構造流形學習算法及故障降維診斷
本文關鍵詞:自適應鄰域構造流形學習算法及故障降維診斷
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【摘要】:針對流形學習算法中近鄰構造問題,提出一種自適應鄰域構造方法,該方法基于馬氏距離計算樣本間相似系數,由相似系數均值確定初始近鄰數,根據樣本高斯核概率密度估計調整近鄰數,并將自適應鄰域構造方法用于改進的主成分分析聯合局部保持投景(principal component analysis-locality preserving projections,簡稱PCA-LPP)流形學習算法中。通過齒輪箱故障類型識別對其特征降維性能進行驗證,結果表明,自適應鄰域PCA-LPP方法比傳統(tǒng)的k近鄰方法及原始無處理的特征識別率都高,可以達到94.67%。
【作者單位】: 軍械工程學院火炮工程系;
【關鍵詞】: 自適應 鄰域 高斯核概率估計 流形學習 故障診斷
【基金】:國家自然科學基金資助項目(50775219)
【分類號】:TH17;TP181
【正文快照】: 引言流形學習算法是一類非常有效的非線性數據降維算法[1],在很多具體的流形學習算法實現中,諸如局部保持投影(locality preserving projection,簡稱LPP)[2]、拉普拉斯映射(Laplacian eigenmap,簡稱LE)[3]都需要先構造數據樣本近鄰圖。傳統(tǒng)的近鄰圖構造主要是k近鄰和ε近鄰兩
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,本文編號:870348
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