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摘要:
介绍一种有监督核函数主元分析算法(Supervised Kernel Principal Component Analysjs,SKPCA),通过将样本类内差和类间差融入总体方差中,从而达到更好的分类目的.在齿轮故障诊断实验中,采用SKPCA提取故障信号的非线性特征,实验结果表明SKPCA相比KPCA前两个主元贡献更为集中,故障识别结果更为理想.
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文献信息
篇名 基于有监督核函数主元分析的故障状态识别
来源期刊 测试技术学报 学科 工学
关键词 核函数主元分析(KPCA) 有监督核函数主元分析(SKPCA) 特征提取 非线性特征 状态识别
年,卷(期) 2005,(2) 所属期刊栏目 故障诊断
研究方向 页码范围 200-203
页数 4页 分类号 TH163|TP18
字数 3071字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7449.2005.02.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王新峰 湖南长沙国防科技大学机电工程研究所 1 20 1.0 1.0
2 邱静 湖南长沙国防科技大学机电工程研究所 1 20 1.0 1.0
3 刘冠军 湖南长沙国防科技大学机电工程研究所 1 20 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
核函数主元分析(KPCA)
有监督核函数主元分析(SKPCA)
特征提取
非线性特征
状态识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测试技术学报
双月刊
1671-7449
14-1301/TP
大16开
太原13号信箱
22-14
1986
chi
出版文献量(篇)
2837
总下载数(次)
7
总被引数(次)
13975
论文1v1指导