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基于流形学习方法的汽轮机组振动特征提取
被引量：
14
1
作者
何青
解芳芳
+1 位作者
李红
蓝澜
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期705-708,779-780,共4页
为了提高汽轮机振动故障信号的可分性和诊断正确率,应用流行学习方法对汽轮机振动信号进行故障特征提取。研究结果表明,应用流行学习方法可以有效地提取汽轮机振动故障的特征信息,将不同故障类型的特征信息有效地区分开来。运用流行学...
为了提高汽轮机振动故障信号的可分性和诊断正确率,应用流行学习方法对汽轮机振动信号进行故障特征提取。研究结果表明,应用流行学习方法可以有效地提取汽轮机振动故障的特征信息,将不同故障类型的特征信息有效地区分开来。运用流行学习方法进行故障特征提取后的诊断结果与小波包分析方法相比,诊断正确率明显提高。
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关键词
汽轮机振动
故障诊断
特征提取
流形学习方
法
局部线性嵌入法
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职称材料
基于改进SIFT算法的图像匹配方法
被引量：
16
2
作者
丁苏楠
张秋菊
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第10期45-47,50,共4页
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中128维的高维度特征描述符导致耗时长,实时性差的问题,首先提出了一种非线性的基于局部线性嵌入(LLE)法的降维方法,尽可能地保留原数据空间中的非线性信息,缩短算法运行时间,提高匹配精度。其次,针对匹...
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中128维的高维度特征描述符导致耗时长,实时性差的问题,首先提出了一种非线性的基于局部线性嵌入(LLE)法的降维方法,尽可能地保留原数据空间中的非线性信息,缩短算法运行时间,提高匹配精度。其次,针对匹配过程中使用欧氏距离计算量大的问题,提出使用曼哈顿距离计算参考图与待匹配图的相似度,进一步减少算法所耗时间。实验结果表明,该算法在具有较高匹配率的同时,提高了匹配速度。
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关键词
尺度不变特征变换(SIFT)
局部线性嵌入法
MATLAB
图像匹配
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职称材料
基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类
被引量：
2
3
作者
汪泊锦
黄敏
+1 位作者
朱启兵
王爽
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1132-1136,共5页
利用高光谱散射图像技术研究了苹果的粉质化无损检测.提出了一种无信息变量消除法和局部线性嵌入相结合的苹果粉质化分类的新方法.经无信息变量消除法筛选后的波段降为全谱的23.5%.将波段选择后的原始图像数据用局部线性嵌入降维作为偏...
利用高光谱散射图像技术研究了苹果的粉质化无损检测.提出了一种无信息变量消除法和局部线性嵌入相结合的苹果粉质化分类的新方法.经无信息变量消除法筛选后的波段降为全谱的23.5%.将波段选择后的原始图像数据用局部线性嵌入降维作为偏最小二乘判别分析的输入变量并建模.无信息变量消除法与局部线性嵌入相结合算法和局部线性嵌入降维方法得到的粉质化分类测试准确度分别是79.0%和79.0%;无信息变量消除法与平均反射法相结合和平均反射法特征提取得到的是77.4%和75.8%.结果表明,无信息变量消除法与局部线性嵌入想结合的方法可以大大地降低高光谱散射图像的数据量,同时保证了分类准确度,为在线检测、分类和高光谱数据的存储提供了一种实时、有效的方法.
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关键词
粉质化
高光谱散射图像
无信息变量消除
法
局部线性嵌入法
偏最小二乘判别分析
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职称材料
题名
基于流形学习方法的汽轮机组振动特征提取
被引量：
14
1
作者
何青
解芳芳
李红
蓝澜
机构
华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期705-708,779-780,共4页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(11QX49)
文摘
为了提高汽轮机振动故障信号的可分性和诊断正确率,应用流行学习方法对汽轮机振动信号进行故障特征提取。研究结果表明,应用流行学习方法可以有效地提取汽轮机振动故障的特征信息,将不同故障类型的特征信息有效地区分开来。运用流行学习方法进行故障特征提取后的诊断结果与小波包分析方法相比,诊断正确率明显提高。
关键词
汽轮机振动
故障诊断
特征提取
流形学习方
法
局部线性嵌入法
Keywords
turbine vibration
fault diagnosis
feature extraction
manifold learning method
locally linear embedding
分类号
U226.81 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TH11 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于改进SIFT算法的图像匹配方法
被引量：
16
2
作者
丁苏楠
张秋菊
机构
江南大学机械工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第10期45-47,50,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51575236)。
文摘
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法中128维的高维度特征描述符导致耗时长,实时性差的问题,首先提出了一种非线性的基于局部线性嵌入(LLE)法的降维方法,尽可能地保留原数据空间中的非线性信息,缩短算法运行时间,提高匹配精度。其次,针对匹配过程中使用欧氏距离计算量大的问题,提出使用曼哈顿距离计算参考图与待匹配图的相似度,进一步减少算法所耗时间。实验结果表明,该算法在具有较高匹配率的同时,提高了匹配速度。
关键词
尺度不变特征变换(SIFT)
局部线性嵌入法
MATLAB
图像匹配
Keywords
scale-invariant feature transform(SIFT)
local linear embedding(LLE)
MATLAB
image registration
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类
被引量：
2
3
作者
汪泊锦
黄敏
朱启兵
王爽
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期1132-1136,共5页
基金
国家自然科学基金(No.60805014)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.JUSRP20913
No.JUSRP21132)资助
文摘
利用高光谱散射图像技术研究了苹果的粉质化无损检测.提出了一种无信息变量消除法和局部线性嵌入相结合的苹果粉质化分类的新方法.经无信息变量消除法筛选后的波段降为全谱的23.5%.将波段选择后的原始图像数据用局部线性嵌入降维作为偏最小二乘判别分析的输入变量并建模.无信息变量消除法与局部线性嵌入相结合算法和局部线性嵌入降维方法得到的粉质化分类测试准确度分别是79.0%和79.0%;无信息变量消除法与平均反射法相结合和平均反射法特征提取得到的是77.4%和75.8%.结果表明,无信息变量消除法与局部线性嵌入想结合的方法可以大大地降低高光谱散射图像的数据量,同时保证了分类准确度,为在线检测、分类和高光谱数据的存储提供了一种实时、有效的方法.
关键词
粉质化
高光谱散射图像
无信息变量消除
法
局部线性嵌入法
偏最小二乘判别分析
Keywords
Mealiness
Hyperspectral scattering images
Uninformative Variables Elimination（UVE）
Locally Linear Embedding（LLE）
Partial Least Squares Discriminant Analysis（PLSDA）
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流形学习方法的汽轮机组振动特征提取
何青
解芳芳
李红
蓝澜
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2014
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进SIFT算法的图像匹配方法
丁苏楠
张秋菊
《传感器与微系统》
CSCD
2020
16
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类
汪泊锦
黄敏
朱启兵
王爽
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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职称材料
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