| 基于加權(quán)判別隨機(jī)鄰域嵌入的故障特征提取算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：551 K | |
| 標(biāo)簽： 類別信息 隨機(jī)鄰域嵌入 加權(quán)距離 | |
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| 文檔介紹：針對大數(shù)據(jù)維數(shù)高、非線性強(qiáng)、噪聲敏感、故障特征信息冗余、部分歷史數(shù)據(jù)類別標(biāo)記信息可獲取等特點(diǎn)，對適用于非線性數(shù)據(jù)的t-SNE無監(jiān)督流形學(xué)習(xí)方法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于加權(quán)判別隨機(jī)鄰域嵌入的故障特征提取算法。在原始高維空間和相應(yīng)的低維子空間定義包含類別信息的數(shù)據(jù)相似度，使用Manhattan距離作為度量方式以增大數(shù)據(jù)相對距離差，基于距離遠(yuǎn)近關(guān)系進(jìn)行相似度加權(quán)，由此充分利用類別標(biāo)記約束指導(dǎo)降維，使得類間更分散而類內(nèi)更緊湊。結(jié)合KNN方法的UCI仿真數(shù)據(jù)集分類實(shí)驗(yàn)與KDD99網(wǎng)絡(luò)故障診斷實(shí)驗(yàn)，表明該改進(jìn)故障特征提取算法能夠?qū)崿F(xiàn)更有效的故障診斷。 | |
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