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基于转子故障数据集的KSELF降维方法
基于转子故障数据集的KSELF降维方法
作者:
户文刚
赵荣珍
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
维数约简
核半监督局部Fisher判别分析
核方法
半监督学习
摘要:
针对故障诊断中呈现强非线性的故障数据集维数过高以及有标签故障样本不足的问题,引入核方法和半监督思想,提出了一种基于核半监督局部Fisher判别分析(kernel semi-supervised local Fisher discriminant analysis,简称KSELF)的降维方法.首先,通过核方法将原始故障数据集映射到高维特征空间中;其次,在高维空间中基于半监督局部Fisher判别分析得出投影转换矩阵;最后,用一双跨度转子实验台的故障特征数据集对所提出的方法进行了验证.所提出的KSELF降维方法能够有效捕捉数据的非线性信息,并能充分利用少量标签样本和大量无标签故障样本中的故障信息,避免了过学习问题.实验结果表明,KSELF方法相比实验中的其他方法,其降维能力稳定,能够获得更好的降维效果和更高的分类准确率.
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篇名
基于转子故障数据集的KSELF降维方法
来源期刊
振动、测试与诊断
学科
工学
关键词
维数约简
核半监督局部Fisher判别分析
核方法
半监督学习
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
13-18
页数
6页
分类号
TP18|TH165
字数
语种
中文
DOI
10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2021.01.002
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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引文网络
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核方法
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
振动、测试与诊断
主办单位:
南京航空航天大学
全国高校机械工程测试技术研究会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-6801
CN:
32-1361/V
开本:
出版地:
南京市御道街29号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2937
总下载数(次)
3
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