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题名基于混合式特征选择的滚动轴承故障诊断方法
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作者
司宇
章翔峰
张罡铭
姜宏
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机构
新疆大学机械工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第1期171-176,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51865054)
国家自然科学基金项目(52265016)。
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文摘
为降低滚动轴承故障特征集的维数,提升诊断精度,提出一种混合式特征选择方法。该方法由两个阶段构成,首先通过费舍尔分值法对原始特征集进行预排序,根据特征的费舍尔得分按照降序排序,利用得分曲线的拐点确定预选子集的范围,去除原始特征集中的无关特征;然后将遗传算法嵌入Wrapper阶段中,利用分类器的识别精度作为评价标准,从预选子集中去除冗余特征,确定最优子集。通过实验证明,该方法可以有效地用于滚动轴承不同故障类型和不同故障程度的诊断,最优子集在仅保留了关键特征的同时,识别精度得到提升。
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关键词
滚动轴承
混合式特征选择
费舍尔分值
遗传算法
冗余特征
故障诊断
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Keywords
rolling bearing
hybrid feature selection
FS
GA
redundant feature
fault diagnosis
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分类号
TN98-34
[电子电信—信息与通信工程]
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题名近似马尔科夫毯混合式特征选择
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作者
殷柯欣
谢爱锋
翟峻仁
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机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
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出处
《长春工业大学学报》
CAS
2022年第1期58-64,共7页
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基金
吉林省教育厅基金资助项目(JJKH20181060SK)
吉林省职业教育与成人教育教学改革研究项目(2017ZCZ049)。
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文摘
基于Filter-Wrapper模型混合式特征选择,先利用近似马尔科夫毯删除冗余和不相关的特征,再用SBS算法对过滤后的特征集进行选择,筛选出最佳特征子集。在2个不同的分类器和4个公开数据集上与两种特征选择算法做了对比试验。
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关键词
人工智能
近似马尔科夫毯
互信息
混合式特征选择
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Keywords
artificial intelligence
approximate Markov blanket
mutual information
hybrid feature selection
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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