基于特征加權(quán)的KNNFP改進算法及在故障診斷中的應(yīng)用
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aet
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文檔介紹:針對傳統(tǒng)K最近鄰特征投影(KNNFP)算法中假設(shè)各維特征對分類的貢獻相同而導(dǎo)致分類性能下降的問題,提出一種基于特征加權(quán)的KNNFP改進算法(WKNNFP)。改進算法利用ReliefF算法確定特征的權(quán)值,使樣本的分類效果更好,同時還可以分析各特征對分類的貢獻程度,并利用改進算法對軸承故障進行診斷。結(jié)果表明,改進算法的診斷率優(yōu)于傳統(tǒng)的KNN和KNNFP算法。
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