原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对往复式压缩机故障数据空间分布复杂、常规算法不能有效聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类算法.该算法使用新的相似度矩阵计算方式,根据故障数据流形分布的特点引入测地线距离取代欧氏距离作为数据间的关系度量;通过计算各数据点的邻域密度因子有效地识别和剔除了噪声点;利用基于密度的局部欧氏距离调整方法对流形间隙过小的区域进行了处理.在几个人工数据集和往复式压缩机故障数据集上的测试结果表明,改进谱聚类算法对于具有流形分布、多尺度、有噪声、流形间隙过小甚至交叉等特点的数据具有很好的聚类能力,聚类准确率比常规的k-均值和MSCA谱聚类算法分别提高了50.86%和8.6%.
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文献信息
篇名 利用测地线距离的改进谱聚类算法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 往复式压缩机 谱聚类 测地线距离 欧氏距离调整
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-7
页数 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI
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 杨清宇 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 29 431 10.0 20.0
5 庄健 西安交通大学机械工程学院 56 885 14.0 28.0
6 张曌 西安交通大学电子与信息工程学院 4 11 2.0 3.0
7 张迪 西安交通大学电子与信息工程学院 38 140 7.0 10.0
8 孙凤伟 西安交通大学电子与信息工程学院 2 9 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
往复式压缩机
谱聚类
测地线距离
欧氏距离调整
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
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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总被引数(次)
81310
论文1v1指导