基于Wavelet leader和优化的等距映射算法的回转支承自适应特征提取 被引量：3

1

作者 赵祥龙 陈捷 +2 位作者 洪荣晶 王华 李媛媛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2092-2101,共10页

为了解决回转支承振动信号微弱,特征信息不易提取的问题,提出基于Wavelet leader方法和经混合灰狼算法优化的等距映射算法(HGWO-ISOMAP)的多分形自适应特征提取方法.利用Wavelet leader计算多分形特征,挖掘振动数据的几何结构信息,构造... 为了解决回转支承振动信号微弱,特征信息不易提取的问题,提出基于Wavelet leader方法和经混合灰狼算法优化的等距映射算法(HGWO-ISOMAP)的多分形自适应特征提取方法.利用Wavelet leader计算多分形特征,挖掘振动数据的几何结构信息,构造高维特征矩阵;通过HGWO优化后的ISOMAP算法对高维特征矩阵进行自适应特征筛选;将筛选后的特征矩阵输入到经遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)中进行故障状态识别.为了验证所提方法的优越性,采用课题组自主研发的回转支承综合性能试验台对某型号回转支承进行全寿命实验.结果表明,相比一般时域、时频域、频域特征提取方法,所提方法能提高识别精度,缩短计算时间,为回转支承特征提取提供新的有效途径. 展开更多

关键词 回转支承 特征提取 多分形特征 WAVELET LEADER 混合灰狼优化算法(HGWO) 等距映射(isomap)

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基于自适应等距映射算法的软测量建模 被引量：2

2

作者 吉文鹏 杨慧中 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期269-274,共6页

针对等距映射(Isomap)算法中的邻域图构造问题,提出1种自适应确定邻域的方法。利用欧氏距离计算样本相似系数。基于各样本的局部密度和平均密度构造密度指数函数。根据密度指数函数自适应调整样本的近邻数,构造合理的邻域图。采用高斯... 针对等距映射(Isomap)算法中的邻域图构造问题,提出1种自适应确定邻域的方法。利用欧氏距离计算样本相似系数。基于各样本的局部密度和平均密度构造密度指数函数。根据密度指数函数自适应调整样本的近邻数,构造合理的邻域图。采用高斯过程回归(GPR)建立模型。将该方法应用于某双酚A生产装置的软测量建模中。仿真结果表明,基于自适应Isomap算法建立的GPR模型比Isomap-GPR模型具有更高的估计精度,均方根误差减小了约15%。 展开更多

关键词 自适应算法 等距映射算法 邻域图构造 欧氏距离 软测量 高斯过程回归

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基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究

3

作者 苏世卿 王华锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1584-1594,共11页

现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细... 现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。 展开更多

关键词 齿轮传动 耦合故障 故障诊断准确率 精细复合多尺度散度熵 等距特征映射 遗传算法优化核极限学习机

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基于双耦合算法的煤与瓦斯突出预测模型 被引量：13

4

作者 付华 丰胜成 +1 位作者 高振彪 杨玉岗 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期84-89,共6页

为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射（IsoMap）算法与优化加权向量机耦合算法（DDICS-WLS-SVM）相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数... 为提高煤与瓦斯突出预测精度,有效预防瓦斯突出灾害,将等距映射（IsoMap）算法与优化加权向量机耦合算法（DDICS-WLS-SVM）相结合,建立煤与瓦斯突出双耦合算法预测模型。首先利用非线性流形学习IsoMap算法对煤与瓦斯突出高维数据进行数据挖掘,提取其低维本质特征参量;然后通过逐维改进布谷鸟（DDICS）算法对加权最小二乘向量机（WLS-SVM）的正则化参数λ和高斯核参数σ进行寻优;最后对双耦合算法预测模型进行仿真试验,将IsoMap算法提取的低维本质特征作为该预测模型的输入,煤与瓦斯突出强度值作为模型的输出,并与PSO-SVM、LS-SVM方法的预测结果进行对比。结果表明：双耦合算法预测模型的平均相对误差为1.825%,最大相对误差为2.63%,该预测模型具有较高的预测精度。 展开更多

关键词 煤与瓦斯突出 加权最小二乘向量机(WLS-SVM) 等距映射(isomap)算法 耦合算法 预测

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基于Isomap和IGA-SVM的齿轮箱故障诊断研究 被引量：5

5

作者 刘志川 唐力伟 曹立军 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期38-43,共6页

为了解决齿轮箱故障诊断模式识别过程中参数难以确定的问题,引入了一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping,Isomap)和改进遗传算法(Improved genetic algorithm,IGA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)参数的方法。... 为了解决齿轮箱故障诊断模式识别过程中参数难以确定的问题,引入了一种基于等距特征映射(Isometric feature mapping,Isomap)和改进遗传算法(Improved genetic algorithm,IGA)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)参数的方法。首先在自适应最优邻域参数下,对齿轮箱振动信号高维特征集数据进行等距特征映射,通过改进的遗传算法优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,最终实现对降维后数据的识别分类。将所提方法应用于齿轮箱故障诊断,结果表明,所提方法具有较高的诊断正确率,与传统的支持向量机方法相比有更好的诊断效果。 展开更多

关键词 等距特征映射 遗传算法 支持向量机 齿轮箱 故障诊断

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基于改进K_Medoids算法的高光谱图像聚类 被引量：3

6

作者 王立国 马赫男 +1 位作者 赵亮 石瑶 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1574-1581,共8页

为了解决在复杂的、数据量庞大的高光谱图像中汇集出参考价值较高的聚类组合问题,本文提出一种基于流形的K_Medoids改进算法并应用于高光谱图像的聚类实践中。该算法应用改进的Canopy算法进行初值选定,通过基于流形的测地距离所生成的... 为了解决在复杂的、数据量庞大的高光谱图像中汇集出参考价值较高的聚类组合问题,本文提出一种基于流形的K_Medoids改进算法并应用于高光谱图像的聚类实践中。该算法应用改进的Canopy算法进行初值选定,通过基于流形的测地距离所生成的像元距离矩阵来完成K_Medoids算法的聚类过程。该算法对传统聚类算法所具有的一些难以解决的弊端起到良好的抑制作用。利用AVIRIS图像对该算法进行验证,实验结果表明:与传统方法相比,该算法在类内距离、类间距离、Jaccard系数、Rand系数,以及聚类图像的直观对比五个评价标准下能够取得比传统方法更好的效果。 展开更多

关键词 高光谱 K_Medoids算法 Canopy算法 等距映射算法 测地距离 聚类

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基于ISOMAP降维的复杂轮廓异常点识别方法 被引量：3

7

作者 聂斌 李京亚 姚雪海 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1603-1608,共6页

高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常... 高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常点的准确识别。仿真实验和实际案例的应用分析结果证实该方法在异常点识别的准确性方面具有良好的性能。 展开更多

关键词 异常点识别 等距特征映射(isomap) 轮廓 降维

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改进灰狼算法优化支持向量机在风力机齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：10

8

作者 胡璇 李春 +1 位作者 叶柯华 张万福 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1289-1296,共8页

针对灰狼算法易陷入局部最优和后期寻优能力不足等缺点,提出改进非线性控制因子以提高算法收敛精度及稳定性。采用美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory, NREL)"Gearbox Reliability Collaborative"... 针对灰狼算法易陷入局部最优和后期寻优能力不足等缺点,提出改进非线性控制因子以提高算法收敛精度及稳定性。采用美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory, NREL)"Gearbox Reliability Collaborative"项目测试采集的风力机齿轮箱振动信号为分析对象,经集合经验模态分解后,计算各本征模态函数分量的模糊熵并构建高维特征向量,后利用等距映射进行降维。利用改进灰狼算法优化支持向量机,对降维后齿轮箱故障特征集进行诊断。结果表明:改进灰狼优化算法相较于灰狼算法、粒子群算法和遗传算法可有效避免陷入局部最优并提高支持向量机诊断精度及稳定度,在不同测试样本下其准确率均最高,平均准确率达93.17%。 展开更多

关键词 风力机齿轮箱 故障诊断 改进灰狼算法优化 等距映射 支持向量机

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黎曼流形的距离均方差最小降维改进算法 被引量：1

9

作者 高恩芝 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期198-202,共5页

TRIMAP算法重新定义了图上距离的表达形式,并用近邻点对的测地距离的误差和作为衡量投影函数好坏的标准,通过这种方法可以较好地找到所需的从高维空间到低维空间转换的媒介,但是这种衡量标准不能很好地表达出TRIMAP中定义的图上距离与... TRIMAP算法重新定义了图上距离的表达形式,并用近邻点对的测地距离的误差和作为衡量投影函数好坏的标准,通过这种方法可以较好地找到所需的从高维空间到低维空间转换的媒介,但是这种衡量标准不能很好地表达出TRIMAP中定义的图上距离与投影到低维空间中两点实际距离的对比关系。针对这个不足,采用了一个新的衡量标准表达式,定义一个参数m来代表对比关系,以此来解决这个缺陷,从而更好地获得最佳投影,提高识别率。实验结果表明,在ORL人脸图像的分类识别问题中获得了较好的识别性能。 展开更多

关键词 数据降维 流形学习 测地距离 等距离映射算法 局部线性嵌入

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高维数据流形的低维嵌入及嵌入维数研究 被引量：54

10

作者 赵连伟 罗四维 +1 位作者 赵艳敞 刘蕴辉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期1423-1430,共8页

发现高维数据空间流形中有意义的低维嵌入是一个经典难题.Isomap是提出的一种有效的基于流形理论的非线性降维方法,它不仅能够揭示高维观察数据的内在结构,还能够发现潜在的低维参数空间.Isomap的理论基础是假设在高维数据空间和低维参... 发现高维数据空间流形中有意义的低维嵌入是一个经典难题.Isomap是提出的一种有效的基于流形理论的非线性降维方法,它不仅能够揭示高维观察数据的内在结构,还能够发现潜在的低维参数空间.Isomap的理论基础是假设在高维数据空间和低维参数空间存在等距映射,但并没有进行证明.首先给出了高维数据的连续流形和低维参数空间之间的等距映射存在性证明,然后区分了嵌入空间维数、高维数据空间的固有维数和流形维数,并证明存在环状流形高维数据空间的参数空间维数小于嵌入空间维数.最后提出一种环状流形的发现算法,判断高维数据空间是否存在环状流形,进而估计其固有维数及潜在空间维数.在多姿态三维对象的实验中证明了算法的有效性,并得到正确的低维参数空间. 展开更多

关键词 isomap 环状流形 等距映射 嵌入维数

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流形学习概述 被引量：70

11

作者 徐蓉 姜峰 姚鸿勋 《智能系统学报》 2006年第1期44-51,共8页

流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,... 流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视.为了加深对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程.在明确流形学习的不同表示方法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap和LLE的应用示例.结果表明,流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分析.最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形学习的应用领域. 展开更多

关键词 维数约简 流形学习 等距离映射算法 局部线性嵌入算法 交叉流形

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流形学习方法中的若干问题分析 被引量：15

12

作者 高小方 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第4期25-28,59,共5页

流形学习是近年来机器学习与认知科学中的一个新的研究热点,其本质在于根据有限的离散样本学习和发现嵌入在高维空间中的低维光滑流形,从而揭示隐藏在高维数据中的内在低维结构,以实现非线性降维或者可视化。介绍了几种主要的流形学习算... 流形学习是近年来机器学习与认知科学中的一个新的研究热点,其本质在于根据有限的离散样本学习和发现嵌入在高维空间中的低维光滑流形,从而揭示隐藏在高维数据中的内在低维结构,以实现非线性降维或者可视化。介绍了几种主要的流形学习算法,分析了它们的优势与不足,总结了流形学习方法中需要解决的若干问题及其研究现状,并展望了流形学习未来的研究前景。 展开更多

关键词 流形学习 维数约简 等距映射算法 局部线性嵌入算法

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基于流形学习的用户身份认证 被引量：1

13

作者 傅博 王晅 马建峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期128-130,共3页

基于等距映射(ISOMAP)非线性降维算法,提出了一种新的基于用户击键特征的用户身份认证算法,该算法用测地距离代替传统的欧氏距离,作为样本向量之间的距离度量,在用户击键特征向量空间中挖掘嵌入的低维黎曼流形,进行用户识别。用采集到的... 基于等距映射(ISOMAP)非线性降维算法,提出了一种新的基于用户击键特征的用户身份认证算法,该算法用测地距离代替传统的欧氏距离,作为样本向量之间的距离度量,在用户击键特征向量空间中挖掘嵌入的低维黎曼流形,进行用户识别。用采集到的1500个击键模式数据进行实验测试,结果表明,该文的算法性能优于现有的同类算法,其错误拒绝率(FRR)和错误通过率(FAR)分别是1.65%和0%,低于现有的同类算法。 展开更多

关键词 等距映射 击键序列 聚类算法 流形学习

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黎曼流形数据类型的判别

14

作者 王常武 吕伟泽 +1 位作者 王宝文 刘文远 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第11期2446-2450,共5页

流形学习算法分为两类,一类是等距映射算法,一类是等角映射算法,它们都有各自适用的数据类型.现有的流形学习算法都是直接处理流形数据,不对数据集作数据类型判定,使得算法在处理一些数据集时,降维结果较差.本文提出首先判定数据集的类... 流形学习算法分为两类,一类是等距映射算法,一类是等角映射算法,它们都有各自适用的数据类型.现有的流形学习算法都是直接处理流形数据,不对数据集作数据类型判定,使得算法在处理一些数据集时,降维结果较差.本文提出首先判定数据集的类型,然后根据数据集的类型,采用合适的流形学习算法进行降维的思想,给出了中心对称流形的定义和中心对称流形数据类型的判别定理,提出一个中心对称流形数据类型的判别算法.对人工数据集的实验表明,该算法能够准确地判定中心对称流形数据集的类型. 展开更多

关键词 流形学习 等距映射 等角映射 中心对称流形 判别算法

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基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法 被引量：25

15

作者 王振亚 姚立纲 +1 位作者 蔡永武 张俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期107-114,共8页

针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation... 针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。 展开更多

关键词 故障诊断 行星齿轮箱 熵-流特征 改进多尺度加权排列熵(IMWPE) 等度规映射(isomap) 樽海鞘群优化算法(SSO) 支持向量机(SVM)

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ISGS:一种面向滞后效应的组合模型研究 被引量：1

16

作者 冯婷婷 彭岩 王洁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2504-2509,共6页

针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)、... 针对滞后效应明显、样本量小的数据集,为解决单一算法模型预测精度低、泛化能力差的问题,提出了一种基于等距特征映射算法(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)、少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的组合模型ISGS(ISOMPA-SMOTE-GA-SVR).首先,利用ISOMAP和SMOTE算法对滞后效应明显、样本量较小的数据集进行特征变换.其次,利用SVR算法较强的非线性分类能力及泛化能力对数据集进行回归分析.最后,利用GA算法对SVR算法的参数进行优化,以提升模型的预测精度.采用气象因素、空气质量、呼吸系统发病人数三组数据集,基于ISGS模型进行了发病人数预测的仿真实验和对比实验.实验结果表明,该模型预测精度和准确率较传统模型均有所提高,预测精度达到93.65%(传统单一模型83.481%).同时具有更好的泛化能力,能够更好地处理高维度、小样本数据集. 展开更多

关键词 等距特征映射算法 少数类过采样技术 遗传算法 支持向量回归 组合模型

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