自适应邻域构造流形学习算法及故障降维诊断

发布时间：2017-09-17 16:03

  本文关键词：自适应邻域构造流形学习算法及故障降维诊断

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【摘要】：针对流形学习算法中近邻构造问题,提出一种自适应邻域构造方法,该方法基于马氏距离计算样本间相似系数,由相似系数均值确定初始近邻数,根据样本高斯核概率密度估计调整近邻数,并将自适应邻域构造方法用于改进的主成分分析联合局部保持投景(principal component analysis-locality preserving projections,简称PCA-LPP)流形学习算法中。通过齿轮箱故障类型识别对其特征降维性能进行验证,结果表明,自适应邻域PCA-LPP方法比传统的k近邻方法及原始无处理的特征识别率都高,可以达到94.67%。
【作者单位】： 军械工程学院火炮工程系;
【关键词】： 自适应 邻域 高斯核概率估计 流形学习 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50775219)
【分类号】：TH17;TP181
【正文快照】： 引言流形学习算法是一类非常有效的非线性数据降维算法[1],在很多具体的流形学习算法实现中,诸如局部保持投影(locality preserving projection,简称LPP)[2]、拉普拉斯映射(Laplacian eigenmap,简称LE)[3]都需要先构造数据样本近邻图。传统的近邻图构造主要是k近邻和ε近邻两

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本文编号：870348