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参数化局部特征尺度分解及其在复合故障诊断中的应用研究
1
作者
朱文民
喻宇
薛海峰
《机电工程》
CAS
北大核心
2020年第6期593-599,共7页
为了消除局部特征尺度分解方法出现一阶导数不连续的问题,设计了Hermite插值与可调参数相结合的解决方案。构造了参数化Hermite插值方法,通过调整可调参数可以进一步逼近理想曲线;提出了参数化局部特征尺度分解方法,该方法的核心在于利...
为了消除局部特征尺度分解方法出现一阶导数不连续的问题,设计了Hermite插值与可调参数相结合的解决方案。构造了参数化Hermite插值方法,通过调整可调参数可以进一步逼近理想曲线;提出了参数化局部特征尺度分解方法,该方法的核心在于利用了参数化Hermite插值获得拟合曲线,并通过调整可调参数λ获得了更加理想的分量信号,克服了LCD分解过程中出现的拟合误差问题,并将所提方法应用于复合故障仿真信号和实际信号。研究结果表明:与LCD和经验模态分解方法相比,PLCD方法可以有效地提取微弱信号的故障特征。
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关键词
参数
化
局部
特征
尺度
分解方法
参数
化Hermite插值
故障诊断
复合故障
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职称材料
聚类中心自动确定的谱聚类算法研究
被引量：
1
2
作者
陈晋音
吴洋洋
林翔
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第8期1729-1736,共8页
目前的谱聚类算法主要存在难以选取合适的尺度参数,需要人工确定聚类个数,参数依赖性大等问题.针对这些问题,本文提出了聚类中心自动确定的谱聚类算法(ADNC-SC).针对难以确定合适的尺度参数来反映数据结构的问题,ADNC-SC算法依据数据点...
目前的谱聚类算法主要存在难以选取合适的尺度参数,需要人工确定聚类个数,参数依赖性大等问题.针对这些问题,本文提出了聚类中心自动确定的谱聚类算法(ADNC-SC).针对难以确定合适的尺度参数来反映数据结构的问题,ADNC-SC算法依据数据点与临近点的距离均值定义局部尺度参数,充分利用数据点的局部特征来反映数据结构;针对谱聚类算法需要预先设定聚类个数的困难,本文采用了一种自动确定聚类个数的策略,通过分析数据对象的密度和距离的分布规律自动确定聚类中心;针对参数依赖性大的问题,ADNC-SC算法设计了一个Fitness函数作为评价不同临近点个数所对应的聚类结果的指标,选取最优临近点个数,并依据算法的时间复杂度和空间复杂度的关系确定划分区间个数.最终将所提出算法与部分较优秀算法在多个数据集上展开聚类效果比较,验证提出的ADNC-SC算法的有效性,并将其应用于人脸识别.
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关键词
谱聚类
自动确定聚类中心
局部尺度参数
参数
自适应
人脸识别
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职称材料
题名
参数化局部特征尺度分解及其在复合故障诊断中的应用研究
1
作者
朱文民
喻宇
薛海峰
机构
中铁隧道集团一处有限公司
昌九城际铁路股份有限公司
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2020年第6期593-599,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61605021)。
文摘
为了消除局部特征尺度分解方法出现一阶导数不连续的问题,设计了Hermite插值与可调参数相结合的解决方案。构造了参数化Hermite插值方法,通过调整可调参数可以进一步逼近理想曲线;提出了参数化局部特征尺度分解方法,该方法的核心在于利用了参数化Hermite插值获得拟合曲线,并通过调整可调参数λ获得了更加理想的分量信号,克服了LCD分解过程中出现的拟合误差问题,并将所提方法应用于复合故障仿真信号和实际信号。研究结果表明:与LCD和经验模态分解方法相比,PLCD方法可以有效地提取微弱信号的故障特征。
关键词
参数
化
局部
特征
尺度
分解方法
参数
化Hermite插值
故障诊断
复合故障
Keywords
parameterized local characteristic scale decomposition(PLCD)
parameterized Hermite interpolation
fault diagnosis
composite fault
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
聚类中心自动确定的谱聚类算法研究
被引量：
1
2
作者
陈晋音
吴洋洋
林翔
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第8期1729-1736,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61502423)资助
文摘
目前的谱聚类算法主要存在难以选取合适的尺度参数,需要人工确定聚类个数,参数依赖性大等问题.针对这些问题,本文提出了聚类中心自动确定的谱聚类算法(ADNC-SC).针对难以确定合适的尺度参数来反映数据结构的问题,ADNC-SC算法依据数据点与临近点的距离均值定义局部尺度参数,充分利用数据点的局部特征来反映数据结构;针对谱聚类算法需要预先设定聚类个数的困难,本文采用了一种自动确定聚类个数的策略,通过分析数据对象的密度和距离的分布规律自动确定聚类中心;针对参数依赖性大的问题,ADNC-SC算法设计了一个Fitness函数作为评价不同临近点个数所对应的聚类结果的指标,选取最优临近点个数,并依据算法的时间复杂度和空间复杂度的关系确定划分区间个数.最终将所提出算法与部分较优秀算法在多个数据集上展开聚类效果比较,验证提出的ADNC-SC算法的有效性,并将其应用于人脸识别.
关键词
谱聚类
自动确定聚类中心
局部尺度参数
参数
自适应
人脸识别
Keywords
spectral clustering
automatically determining clusters center
local scale parameter
parameter adaptation
face recognition
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
参数化局部特征尺度分解及其在复合故障诊断中的应用研究
朱文民
喻宇
薛海峰
《机电工程》
CAS
北大核心
2020
0
在线阅读
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职称材料
2
聚类中心自动确定的谱聚类算法研究
陈晋音
吴洋洋
林翔
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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