基于DMVU-OCSVM的故障诊断方法 被引量：7

1

作者 邓晓刚 田学民 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2146-2151,共6页

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于动态最大方差展开(DMVU)和单类支持向量机(OCSVM)的故障诊断方法DMVU-OCSVM。为了分析数据的动态特性和非线性,应用流形学习技术DMVU提取数据变量中的非线性动态流形特征。基于所提取的流... 针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于动态最大方差展开(DMVU)和单类支持向量机(OCSVM)的故障诊断方法DMVU-OCSVM。为了分析数据的动态特性和非线性,应用流形学习技术DMVU提取数据变量中的非线性动态流形特征。基于所提取的流形特征信息建立OCSVM统计模型,并构造非线性监控统计量实时检测过程故障。在连续搅拌反应器(CSTR)系统上的仿真结果说明,本文提出的方法能够比OCSVM更有效地检测过程故障。 展开更多

关键词 故障诊断 动态最大方差展开 单类支持向量机

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基于改进MVU的非线性动态过程故障检测方法 被引量：10

2

作者 陈如清 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2111-2117,共7页

针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征,引入Laplacian特征映射(LE),提出了一种基于改进最大方差展开(MVU)的特征提取算法。在改进算法中,局部以欧式距离、全局以测地线距离为尺度度量数据间差异性,以更好反映数据内在几何性质;此外... 针对化工过程数据的非线性和动态性分布特征,引入Laplacian特征映射(LE),提出了一种基于改进最大方差展开(MVU)的特征提取算法。在改进算法中,局部以欧式距离、全局以测地线距离为尺度度量数据间差异性,以更好反映数据内在几何性质;此外,借鉴LE算法思路,通过最小化近邻点间距离实现流形结构保持。改进算法兼具全局特性保持和局部流形学习能力,计算效率也有较大提高。将其用于提取非线性动态过程高维数据子流形特征,利用SVDD在特征空间建立故障检测模型,构造统计量并确定其控制限。TE过程仿真及丙烯聚合过程实验研究表明改进方法能有效挖掘过程特征信息、监控过程变化并及时检测故障发生,故障检测率较传统方法有显著提高。 展开更多

关键词 最大方差展开 Laplacian特征映射 SVDD 非线性动态过程 故障检测

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基于特征处理的MVU算法在齿轮故障诊断中的应用 被引量：1

3

作者 陈俊康 陈小虎 +1 位作者 王旭平 蒋成伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期123-130,共8页

针对不同故障类别齿轮的故障信息难以有效获取、齿面多类故障难以准确聚类的问题,提出一种基于特征处理的最大方差展开(Maximum Variance Unfolding,MVU)维数简约的齿轮故障诊断模型。首先对获取的振动信号进行最小熵反卷积(Minimum Ent... 针对不同故障类别齿轮的故障信息难以有效获取、齿面多类故障难以准确聚类的问题,提出一种基于特征处理的最大方差展开(Maximum Variance Unfolding,MVU)维数简约的齿轮故障诊断模型。首先对获取的振动信号进行最小熵反卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)预处理,将高低频段进行分离并筛除不确定信号,并在多域上提取信息熵作为特征指标;而后,利用样本点分布矩阵筛选高效表征特征指标并构建高维特征空间,并利用改进的MVU算法对其进行维数简约,获取低维的真实子空间;最后,将其输入到超球多类支持向量机中进行超球构造与分类识别。通过实验数据的分析对比验证模型的有效性。 展开更多

关键词 信息熵 特征处理 最大方差展开 超球多类支持向量机 齿轮

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基于叶片图像和监督正交最大差异伸展的植物识别方法 被引量：5

4

作者 张善文 张传雷 +2 位作者 王旭启 周争光 张雅丽 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期184-188,共5页

无论对于农业信息化还是对于生态保护,研究植物识别都是非常必要的。基于植物叶片的植物识别方法一直是植物学中的一个重要研究方向。植物叶片的颜色、形状、纹理等特征都可以用来作为识别依据（杜吉祥,2005;纪寿文等,2002;王晓峰等,

关键词 流形学习 植物叶片识别 最大差异伸展 监督正交最大差异伸展

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新的流形学习方法统一框架及改进的拉普拉斯特征映射方法 被引量：15

5

作者 侯臣平 吴翊 易东云 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期676-682,共7页

流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(i... 流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(improved Laplacian eigenmap,ILE).它建立在LE方法和最大差异延展算法(maximum variance unfolding,MVU)的基础上,在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时,以最大化任意两点之间的差异为目标.ILE有效地解决了拉普拉斯特征映射方法对邻域选择敏感以及MVU方法大计算量、局部限制过强等问题,且能够保持数据聚类性质,挖掘数据内蕴特征.通过实验说明了ILE的有效性. 展开更多

关键词 维数约简 流形学习 统一框架 拉普拉斯特征映射方法 最大差异延展算法

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全局保持的流形学习算法对比研究 被引量：6

6

作者 曾宪华 罗四维 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期1-6,89,共7页

全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系,标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在低维流形的差异。... 全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系,标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在低维流形的差异。最后提出了一些新的流形学习研究方向。 展开更多

关键词 全局保持 谱方法 核主成分分析 等度规映射 最大方差展开

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基于最大方差展开法的电能质量扰动识别 被引量：2

7

作者 车辚辚 孔英会 陈智雄 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1702-1710,共9页

针对电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)的复杂性,提出了一种基于最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)非线性流行学习的PQD特征提取方法,结合分类器算法完成了对PQD识别。对PQD信号进行小波分解得到信号的小波能量... 针对电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)的复杂性,提出了一种基于最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)非线性流行学习的PQD特征提取方法,结合分类器算法完成了对PQD识别。对PQD信号进行小波分解得到信号的小波能量作为原始特征集;通过MVU算法对原始特征集进行压缩,由于在算法中引入核函数将非凸二次规划转化为凸半正定最优化问题,从而得到信息量更集中且很好保持训练数据分布边界的低维PQD特征;结合分类器算法完成PQD识别。实验结果表明,MVU算法约简后得到PQD特征向量,不仅有效降低了特征向量个数,而且对PQD的识别准确率高,有一定的工程应用前景。 展开更多

关键词 电能质量扰动 流行学习 最大方差展开 特征提取 扰动识别

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监督最大差伸展算法及其在步态识别中的应用

8

作者 王旭启 张善文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第11期4390-4393,共4页

在步态识别过程中影响步态识别性能的因素很多。为了提高步态识别率,在最大差异伸展(MVU)算法的基础上,提出了一种监督MVU算法并应用于步态图像识别中。该方法能够通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形数据更分散、同一流形数... 在步态识别过程中影响步态识别性能的因素很多。为了提高步态识别率,在最大差异伸展(MVU)算法的基础上,提出了一种监督MVU算法并应用于步态图像识别中。该方法能够通过线性变换找到一个最佳子空间,使不同子流形数据更分散、同一流形数据更紧密。由真实的步态图像数据库上的实验结果证实了所提出算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 步态识别 维数约简 最大差异伸展算法 监督最大差异伸展算法

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一种改进的最大方差展开投影在非线性过程监测中的应用

9

作者 罗林 苏宏业 +1 位作者 谢磊 班岚 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第6期631-637,共7页

针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行... 针对复杂流程工业中固有的非线性将导致传统线性降维方法性能降低的问题,以及传统核方法的性能严重依赖于所选取的核函数形式的问题,提出了一种改进的最大方差展开投影非线性过程建模法。该方法利用流形学习中最大方差展开对核函数进行学习,同时保留了输入数据空间中的边界特性。利用最大角回归学习出一种映射,避免了传统最大方差展开法只能提供训练样本的低维嵌入,使得输入空间能够最大程度地接近于这种低维空间。数值仿真和化工流程仿真模型上的实验表明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 最大方差展开 流形学习 最大角回归 维度约减

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基于最大差异延展算法的Web资源描述算法

10

作者 侯臣平 易东云 吴翊 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期5553-5557,共5页

针对虚拟计算环境下Web资源特性的描述问题,提出资源空间模型,采用流形学习的方法提取Web资源特征。首先根据资源空间模型,有效地将Web资源抽象为高维空间中的数据集;然后,采用流形学习中的最大差异延展算法。此方法不仅能有效地提取We... 针对虚拟计算环境下Web资源特性的描述问题,提出资源空间模型,采用流形学习的方法提取Web资源特征。首先根据资源空间模型,有效地将Web资源抽象为高维空间中的数据集;然后,采用流形学习中的最大差异延展算法。此方法不仅能有效地提取Web资源的特征,而且能够挖掘隐含在Web资源内部的本征信息;此时,描述Web资源特征的数据位于低维空间,有利于资源的进一步处理。基于最大差异延展算法的Web资源描述方法有效地解决了Web资源的描述问题。通过仿真实验证明了此方法的有效性。 展开更多

关键词 Web资源描述 资源空间模型 流形学习 维数约减 最大差异延展算法

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最大方差展开的快速松弛算法 被引量：1

11

作者 王庆刚 李见为 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期988-994,共7页

最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)是在流形局部等距概念基础上提出的一种新的非线性维数约减算法,能有效学习出隐含在高维数据集中的低维流形结构.但MVU的优化需要解决一个半定规划(semidefinite programming,SDP)问题,巨... 最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)是在流形局部等距概念基础上提出的一种新的非线性维数约减算法,能有效学习出隐含在高维数据集中的低维流形结构.但MVU的优化需要解决一个半定规划(semidefinite programming,SDP)问题,巨大的计算和存储复杂度限制了它在大规模数据集上的可行性.提出了MVU的一种快速算法——松弛最大方差展开(relaxed maximum variance unfolding,RMVU),算法基于Laplacian特征映射(Laplacian eigenmap)近似保留数据集局部结构的思想,对MVU中严格的局部距离保留约束进行松弛;算法求解转变为一个广义特征分解问题,大大降低了运算强度和存储需求.为了适应更大规模数据集的处理需求,同时提出了RMVU的一种改进算法——基于基准点的松弛最大方差展开(landmark-based relaxed MVU,LRMVU).在模拟数据集和COLT-20数据库上的实验验证了算法的有效性. 展开更多

关键词 维数约减 最大方差展开 Laplacian特征映射 流形学习 方差分析

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基于增量式最大方差展开的水下控制系统故障诊断 被引量：2

12

作者 贾创 左信 高小永 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期855-862,共8页

对于复杂工业系统的故障诊断,由于非线性的存在,使得利用核函数的多元统计方法存在因核函数选择不同导致诊断结果不同的问题.本文采用最大方差展开的方法,作为一种流形学习方法,该方法在处理非线性数据时通过学习确定核矩阵,因而无需人... 对于复杂工业系统的故障诊断,由于非线性的存在,使得利用核函数的多元统计方法存在因核函数选择不同导致诊断结果不同的问题.本文采用最大方差展开的方法,作为一种流形学习方法,该方法在处理非线性数据时通过学习确定核矩阵,因而无需人为选择核函数.针对该方法难以对新增数据进行处理,本文提出了最大方差展开的增量式改进方法,利用正常样本进行学习建模,对检测样本通过增量的方式降维构造出低维空间,在该空间中构造监控统计量来完成故障的检测.最后,本文将该方法应用在水下控制系统的故障诊断中,通过仿真分析验证了该方法应用的有效性. 展开更多

关键词 流形学习 最大方差展开 增量式学习 故障诊断 水下控制系统

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