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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
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作者
何青
解芳芳
李红
蓝澜
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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
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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
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(11QX49)
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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。
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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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Keywords
turbine vibration
fault diagnosis
feature extraction
manifold learning method
locally linear embedding
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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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题名一种新的有监督流形学习方法
被引量：15
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作者
孟德宇
徐宗本
戴明伟
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机构
西安交通大学信息与系统科学研究所
西安交通大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第12期2072-2077,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(70531030
60575045)~~
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文摘
提出了一种新的有监督流形学习方法,目的是提供将流形学习降维方法高效应用于有监督学习问题的全新策略.算法的核心思想是集成流形学习方法对高维流形结构数据的降维有效性与支撑向量机(SVM)在中小规模分类数据集上的优良特性实现高效有监督流形学习.算法具体实现步骤为:首先利用SVM在流形学习降维数据中选出对分类决策最重要的数据集,即支撑向量集;按标号返回可得到原空间的支撑向量集;在这个集合上再次使用SVM即可得到原空间的分类决策,从而完成有监督流形学习.在一系列人工与实际数据集上的实验验证了方法的有效性.
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关键词
流形学习方法
支撑向量机
等距特征映射
局部线性嵌入
分类
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Keywords
manifold learning
support vector machine
Isomap
LLE
classification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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