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题名基于一种流形学习新算法的转子故障数据集降维研究
被引量：1
- 1
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作者
王冠超
赵荣珍
张维强
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机构
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2015年第9期201-203,207,共4页
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基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20136201110004)
国家自然科学基金资助项目(51165019)
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文摘
针对旋转机械的转子故障诊断中原始特征多、难以有效提取振动信号非线性特性的问题,提出一种结合已知故障类别信息进行流形学习降维的新算法—监督邻域保持多项式嵌入(Supervised Neighborhood Preserving Polynomial Embedding,S-NPPE)。利用样本点的故障类别信息,改进转子故障特征数据集中样本点间的欧式距离,重新构造样本点邻接图,再对数据集进行非线性降维处理。先介绍流形学习降维理论,然后给出重构邻接图以及S-NPPE算法的基本步骤,结合转子试验台的不同状态下的振动信号,探讨其在转子故障数据集降维中的应用。
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关键词
维数约简
故障数据集
流形学习
加权欧式距离
转子试验台
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Keywords
Dimensionality Reduction
Fault data set
manifold Learning
Weighted Euclidean Distance
Rotor Test-Bed
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名一种基于AP的三支聚类改进算法
被引量：1
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作者
孙暖
曹小平
刘军
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机构
重庆科创职业学院人工智能学院
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出处
《四川职业技术学院学报》
2020年第6期150-155,共6页
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基金
重庆市高等教育教学改革研究项目“行业人才需求数据挖掘方向与可视化实现”(202182)。
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文摘
AP聚类是近年来提出的一种基于代表点的聚类算法,其在绝大多数数据集上都可以得到比传统聚类算法更优的聚类结果,并且在聚类过程中,无需人为设定初始代表点集合、簇的数量等。但是AP算法有以下缺点,①标准AP聚类只能处理静态数据,无法处理动态数据;②标准AP聚类只能发现球形簇,面对流形数据集却无能为力;③标准AP聚类算法复杂度相对较高,不适用于大规模数据聚类问题。为了解决这些问题,提出基于无向图的相似度矩阵,该矩阵可以处理环形数据,同时也提出一种基于紧致度融合的算法,在原始聚类结果的基础上,对结果进行合并处理。实验结果表明改进后的算法不仅适用于环形数据集,而且聚类精确度比原始AP高。
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关键词
AP聚类
紧致度
类融合
流形数据集
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Keywords
AP clustering
compactness
class fusion
manifold data set
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名考虑局部邻域多流形度量的单训练样本人脸识别
被引量：1
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作者
毛明扬
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机构
广州华商学院数据科学学院
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出处
《计算机与数字工程》
2022年第7期1562-1565,1572,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(青年基金)“非线性特性多智能体系统一致性研究及其应用”(编号:61403219)
广州华商学院校内导师制科研项目(编号:2022HSDS07)资助。
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文摘
针对单训练样本中识别干扰因素较多的问题,为了增加人脸识别效果,在考虑局部邻域多流形度量的基础上,提出一种新的单训练样本人脸识别算法。首先预处理人脸图像信息,将影响因素降到最低;划分数据集,根据划分结果对分布在流形结构内数据点计算近邻点;构建多流形距离度量矩阵和误差度量矩阵;将人脸图像经过投影降维转换为低维流形结构,完成单训练样本人脸识别。实验结果验证了所设计算法识别效率较高和平均识别率较高,所用时间较少,具有很好的优势。
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关键词
局部邻域多流形度量
人脸图像
数据集
近邻点
距离度量矩阵
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Keywords
local neighborhood multi manifold metric
face image
data sets
nearest neighbor point
distance metric matrix
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分类号
TN346
[电子电信—物理电子学]
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