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摘要:
提出了一种基于特征集第一主元方向及其信息保留率的状态识别方法.首先计算得到多路信号的特征集,继而计算该特征集的第一主元方向在特征集所在的高维空间中的方向角向量,并以该方向角向量和第一主元方向上的信息保留率作为状态识别的新特征集.提出了一种较为宽泛的神经网络收敛准则和判据方法,该方法中网络输出节点数为1,并结合非对称交叉式遗传算法作为网络训练中寻优方法,可有效实现网络的快速训练.试验表明.所提方法可对高维多元数据进行高度抽象,且计算简便,识别准确率较高,泛化能力较强,具有一定的应用价值.
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文献信息
篇名 多传感器主元方向和神经网络的状态识别方法
来源期刊 振动、测试与诊断 学科 工学
关键词 多传感器 主元分析 主元方向 神经网络 状态识别
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 146-149
页数 4页 分类号 TH113.1
字数 4620字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-6801.2009.02.005
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 刘杰 东北大学机械工程与自动化学院 272 2525 23.0 36.0
2 李允公 东北大学机械工程与自动化学院 55 394 12.0 17.0
3 张金萍 沈阳化工学院机械工程学院 54 241 9.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
多传感器
主元分析
主元方向
神经网络
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
振动、测试与诊断
双月刊
1004-6801
32-1361/V
南京市御道街29号
chi
出版文献量(篇)
2937
总下载数(次)
3
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导