局部线性嵌入算法采用欧氏距离选择邻域点,这通常会损失数据集本身的非线性特征,造成邻域点选取错误,且仅使用欧氏距离构造权重会导致信息挖掘不充分。针对以上问题,提出基于概率模型与信息熵的局部线性嵌入算法(Probability informatio...局部线性嵌入算法采用欧氏距离选择邻域点,这通常会损失数据集本身的非线性特征,造成邻域点选取错误,且仅使用欧氏距离构造权重会导致信息挖掘不充分。针对以上问题,提出基于概率模型与信息熵的局部线性嵌入算法(Probability information entropy-LLE,PIE-LLE)。首先,为了使邻域点选择更加合理,从数据集的概率分布角度出发,考虑样本点及其邻域的概率分布,为样本点构造符合局部分布的邻域集合。其次,为了充分提取样本的局部结构信息,在权重构造阶段,分别计算样本所属邻域概率以及每个样本的信息熵,融合二者信息重构低维样本。最后,在两个轴承故障数据集上的实验表明,所提方法故障识别准确度最高达到了100%,高于其他对比算法;在邻域点个数5~15范围内,PIE-LLE算法展现出良好的低维可视化效果;在参数敏感性实验中,该算法可以保持Fisher指标较大,有效提高了算法的分类准确度和稳定性。展开更多
为以较小的成本获取全面的艉部振动信息,以某自航模型为研究对象,采用局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)对其艉部振动测点进行优化设计,获取了不同工况下振动测点重要度排序,并通过与传统的频谱分析方法对比,验证了优化结果...为以较小的成本获取全面的艉部振动信息,以某自航模型为研究对象,采用局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)对其艉部振动测点进行优化设计,获取了不同工况下振动测点重要度排序,并通过与传统的频谱分析方法对比,验证了优化结果的合理性。结果表明,轴承部位作为桨轴激励传递的主要通道,具有较高的优先级,可对船体测点按照测点重要程度排序,选取合适的测点,进而为后续试验提供基础。展开更多
针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on sha...针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on shared neighbors,SN-WLLE)算法,并用于滚动轴承故障诊断.该算法首先使用余弦距离划分样本邻域;其次计算样本邻域对相似度用以评估样本共享近邻信息,并结合样本的6种邻居分布修正局部结构挖掘,提高多共享近邻的k近邻重构准确性;接着从多流形的角度评估样本点与近邻点间的稀疏分布一致性,以获得样本的重要性指标,并在低维空间保持该信息,进而提取准确的鉴别特征;最后结合KNN分类器构建出完备的轴承故障诊断模型.采用凯斯西储大学轴承数据集和实验室测试平台轴承数据集,从可视化评估、定量聚类评估、故障识别精度评估及鲁棒性评估等方面进行分析.结果表明:SN-WLLE算法的F值保持在108以上水准,平均故障识别精度最低可达0.9734,不仅具有较好的类内紧致性与类间可分性,还对近邻参数k具有低敏感性.展开更多
近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally ...近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)是常用的非线性降维算法,该算法弥补了传统线性降维算法无法发现数据中非线性结构关系的不足。由于不同数据集中样本分布的稀疏程度和扭曲程度不同,在使用LLE对不同数据集进行降维时的最佳邻域参数也不同。利用样本点之间的欧氏距离和测地距离的关系量化了数据集的扭曲程度,自适应邻域参数的局部线性嵌入算法(variable k-locally linear embedding,VK-LLE)动态地调整每一个数据集的最佳邻域参数,解决了样本分布扭曲程度不同对降维效果造成的干扰。实验结果表明,经过VK-LLE降维后的数据使用支持向量机(support vector machine,SVM)分类精度普遍高于经过传统LLE的降维后再使用SVM分类的精度,对复杂数据集有更强的适应能力。展开更多
函数型聚类分析在统计学领域被广泛关注,其分析过程通常在降维目标实现后进行。为了有效解决函数型主成分聚类问题,文章结合局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)在非线性空间下的适用性,提出了一种局部线性下的函数型主成...函数型聚类分析在统计学领域被广泛关注,其分析过程通常在降维目标实现后进行。为了有效解决函数型主成分聚类问题,文章结合局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)在非线性空间下的适用性,提出了一种局部线性下的函数型主成分分析模型(LLE Function Principle Component Analysis,LFPCA)。首先,采用函数型主成分分析法作为降维目标方法,改进了FPCA的算法模型,通过将LLE算法的权重系数矩阵与函数型主成分定义相结合,构建出一个适用于非线性空间下的聚类算法;其次,在求解算法的过程中定义了函数型主成分得分,并结合EM算法构建出GMM模型来近似函数型算法的概率密度函数,使模型更高效且适用性更强;最后,通过随机模拟实验及应用分析验证了LFPCA算法模型在真实数据集上具有良好的聚类效能。展开更多
文摘局部线性嵌入算法采用欧氏距离选择邻域点,这通常会损失数据集本身的非线性特征,造成邻域点选取错误,且仅使用欧氏距离构造权重会导致信息挖掘不充分。针对以上问题,提出基于概率模型与信息熵的局部线性嵌入算法(Probability information entropy-LLE,PIE-LLE)。首先,为了使邻域点选择更加合理,从数据集的概率分布角度出发,考虑样本点及其邻域的概率分布,为样本点构造符合局部分布的邻域集合。其次,为了充分提取样本的局部结构信息,在权重构造阶段,分别计算样本所属邻域概率以及每个样本的信息熵,融合二者信息重构低维样本。最后,在两个轴承故障数据集上的实验表明,所提方法故障识别准确度最高达到了100%,高于其他对比算法;在邻域点个数5~15范围内,PIE-LLE算法展现出良好的低维可视化效果;在参数敏感性实验中,该算法可以保持Fisher指标较大,有效提高了算法的分类准确度和稳定性。
文摘为以较小的成本获取全面的艉部振动信息,以某自航模型为研究对象,采用局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)对其艉部振动测点进行优化设计,获取了不同工况下振动测点重要度排序,并通过与传统的频谱分析方法对比,验证了优化结果的合理性。结果表明,轴承部位作为桨轴激励传递的主要通道,具有较高的优先级,可对船体测点按照测点重要程度排序,选取合适的测点,进而为后续试验提供基础。
文摘针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on shared neighbors,SN-WLLE)算法,并用于滚动轴承故障诊断.该算法首先使用余弦距离划分样本邻域;其次计算样本邻域对相似度用以评估样本共享近邻信息,并结合样本的6种邻居分布修正局部结构挖掘,提高多共享近邻的k近邻重构准确性;接着从多流形的角度评估样本点与近邻点间的稀疏分布一致性,以获得样本的重要性指标,并在低维空间保持该信息,进而提取准确的鉴别特征;最后结合KNN分类器构建出完备的轴承故障诊断模型.采用凯斯西储大学轴承数据集和实验室测试平台轴承数据集,从可视化评估、定量聚类评估、故障识别精度评估及鲁棒性评估等方面进行分析.结果表明:SN-WLLE算法的F值保持在108以上水准,平均故障识别精度最低可达0.9734,不仅具有较好的类内紧致性与类间可分性,还对近邻参数k具有低敏感性.
文摘近年来,随着人工智能领域技术的不断发展,人机交互领域吸引了更多学者的关注。研究表明由脑电图(electroencephalogram,EEG)提取的特征功率谱密度对于脑力负荷的变化比较敏感,但由于其维数过高,容易造成数据灾难。局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)是常用的非线性降维算法,该算法弥补了传统线性降维算法无法发现数据中非线性结构关系的不足。由于不同数据集中样本分布的稀疏程度和扭曲程度不同,在使用LLE对不同数据集进行降维时的最佳邻域参数也不同。利用样本点之间的欧氏距离和测地距离的关系量化了数据集的扭曲程度,自适应邻域参数的局部线性嵌入算法(variable k-locally linear embedding,VK-LLE)动态地调整每一个数据集的最佳邻域参数,解决了样本分布扭曲程度不同对降维效果造成的干扰。实验结果表明,经过VK-LLE降维后的数据使用支持向量机(support vector machine,SVM)分类精度普遍高于经过传统LLE的降维后再使用SVM分类的精度,对复杂数据集有更强的适应能力。
基金the 2008 Project of Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars(2008年教育部留学回国人员科研启动基金)the Science-Technology Project of Guangdong Province of China under Grant No.2007B030803006(广东省科技攻关项目)the Science-Technology Project of Hubei Province of China under Grant No.2005AA101C17(湖北省科技攻关项目)
文摘函数型聚类分析在统计学领域被广泛关注,其分析过程通常在降维目标实现后进行。为了有效解决函数型主成分聚类问题,文章结合局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)在非线性空间下的适用性,提出了一种局部线性下的函数型主成分分析模型(LLE Function Principle Component Analysis,LFPCA)。首先,采用函数型主成分分析法作为降维目标方法,改进了FPCA的算法模型,通过将LLE算法的权重系数矩阵与函数型主成分定义相结合,构建出一个适用于非线性空间下的聚类算法;其次,在求解算法的过程中定义了函数型主成分得分,并结合EM算法构建出GMM模型来近似函数型算法的概率密度函数,使模型更高效且适用性更强;最后,通过随机模拟实验及应用分析验证了LFPCA算法模型在真实数据集上具有良好的聚类效能。
