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一种自适应局部线性嵌入与谱聚类融合的故障诊断方法
被引量:
11
1
作者
张育林
庄健
+1 位作者
王娜
王孙安
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期77-82,共6页
针对数据维数高、非线性且从高维观测空间分析数据模式困难的问题,将改进的流形学习算法引入到数据聚类中,提出了一种结合自适应局部线性嵌入和递归调用规范切融合的新方法.采用自适应局部线性嵌入对原始数据进行非线性降维,应用递归调...
针对数据维数高、非线性且从高维观测空间分析数据模式困难的问题,将改进的流形学习算法引入到数据聚类中,提出了一种结合自适应局部线性嵌入和递归调用规范切融合的新方法.采用自适应局部线性嵌入对原始数据进行非线性降维,应用递归调用规范切对低维空间数据进行聚类,通过对3组UCI标准测试数据集的仿真实验表明,新方法能够将高维数据有效地映射到低维本质空间,克服了传统方法对数据集结构的依赖性,从而显著提高了谱聚类算法分类的准确性和稳定性.同时,对于田纳西-伊斯曼过程的数据实验,表明了该方法对故障模式识别的可行性和有效性.
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关键词
局部线性嵌入
谱聚类
递归调用规范切
故障诊断
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职称材料
题名
一种自适应局部线性嵌入与谱聚类融合的故障诊断方法
被引量:
11
1
作者
张育林
庄健
王娜
王孙安
机构
西安交通大学机械工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期77-82,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(50705073)
文摘
针对数据维数高、非线性且从高维观测空间分析数据模式困难的问题,将改进的流形学习算法引入到数据聚类中,提出了一种结合自适应局部线性嵌入和递归调用规范切融合的新方法.采用自适应局部线性嵌入对原始数据进行非线性降维,应用递归调用规范切对低维空间数据进行聚类,通过对3组UCI标准测试数据集的仿真实验表明,新方法能够将高维数据有效地映射到低维本质空间,克服了传统方法对数据集结构的依赖性,从而显著提高了谱聚类算法分类的准确性和稳定性.同时,对于田纳西-伊斯曼过程的数据实验,表明了该方法对故障模式识别的可行性和有效性.
关键词
局部线性嵌入
谱聚类
递归调用规范切
故障诊断
Keywords
local linear embedding
spectral clustering
recursively applying normalized cut
fault diagnosis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种自适应局部线性嵌入与谱聚类融合的故障诊断方法
张育林
庄健
王娜
王孙安
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
11
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