基于广义Fisher-互信息的管道堵塞故障特征选择方法

• 作者: 冯早 朱雪峰 李洋 黄国勇
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 广义Fisher 信号处理 多标签k近邻算法
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TN06|TP274.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2018.11.001

摘要

针对实际工程应用中,难以在管道声学信号中提取有效的故障特征的问题,提出了一种广义Fisher-互信息特征选择方法的管道堵塞故障特征.广义Fisher准则可以删除无关的和鉴别性能较差的特征,但不能去除冗余特征,在利用多特征对故障信号进行识别时冗余特征会降低分类器性能.利用广义Fisher准则对管道故障特征集进行筛选,选取鉴别性较强的特征;计算特征之间互信息构成互信息矩阵,去除特征集中的冗余特征,选取最优子集,利用多标签k近邻算法(ML-kNN)对多种管道工况进行识别,得到特征子集的分类准确率.实验结果表明,方法在分类任务中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄国勇		54	195	7.0	12.0
2	李洋		23	37	3.0	4.0
3	冯早		18	26	3.0	4.0
4	朱雪峰		6	4	1.0	1.0