基于熵度量的属性约简算法研究

• 作者: 张继洲 米志飞 谢春丽
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 农学
• 关键词: 熵度量 属性约简 故障诊断 SOM神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 森工技术与装备
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: S11|TP206+.3
• 字数: 2499字
• 语种: 中文

摘要

为了减少故障参数的特征数量,加快诊断算法的运行速度,提高故障诊断的效率,本文提出利用熵度量理论对故障参数的特征按重要程度进行排序,将重要程度靠后的特征依次去除,计算去除某些特征后的特征集的熵变化量,若熵变化量变化比较小,则将该特征真正约简,再从约简后的特征集中选出一个最优的约简特征集.利用自组织特征映射神经网络对故障参数特征约简结果进行检验,验证结果表明:利用熵度量理论得出的约简结果能够用于故障诊断且诊断结果正确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢春丽	东北林业大学交通学院	33	170	8.0	11.0
2	米志飞	东北林业大学交通学院	2	2	1.0	1.0
3	张继洲	东北林业大学交通学院	3	5	2.0	2.0