基于SVD-Clustering的源数估计方法

• 作者: 吴昭同 杨世锡 焦卫东
• 来源期刊: 浙江大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值分解 聚类 不相关源数
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 171-174,209
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 3561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2004.02.010

摘要

针对传统的基于奇异值分解的不相关源数估计方法中,由于数据获取误差和谱估计误差及其不确定性所导致的问题,提出一种基于奇异值分解的聚类源数估计新方法.该方法借鉴聚类分析思想,克服了原方法中阈值选择的困难,并可同时优化各奇异值聚类的类内及类间分散度.实验结果证明了该方法可以自动实现奇异值量值的正确划分,从而非监督式地估计一个复杂机械系统中的不相关源数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴昭同	浙江大学机械工程及自动化系	177	4029	36.0	52.0
2	杨世锡	浙江大学机械工程及自动化系	155	2860	30.0	48.0
3	焦卫东	浙江大学机械工程及自动化系	26	469	12.0	21.0