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基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析轴承故障诊断
被引量：
4
1
作者
陶新民
任超
+3 位作者
徐朗
何庆
刘锐
邹俊荣
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第17期1-9,共9页
针对轴承故障诊断应用中多特征融合导致的维度高、相关性强、信息冗余等问题,提出一种基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析(Semi-supervised Kernel Local Fisher Discriminant Analysis,SS-KLFDA)轴承故障诊断方法。为了能利用大量...
针对轴承故障诊断应用中多特征融合导致的维度高、相关性强、信息冗余等问题,提出一种基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析(Semi-supervised Kernel Local Fisher Discriminant Analysis,SS-KLFDA)轴承故障诊断方法。为了能利用大量无标签样本提高算法判别性能,该方法首先采用密度峰值聚类算法对样本进行聚类分析得到伪标签,然后通过增加规范化项到局部FDA算法的类内散度矩阵和类间散度矩阵中,以此保持无标签样本的聚类结构一致性,最后通过局部FDA算法来保持有标签样本类间散度最大化和类内散度最小化并求解最佳投影向量;为了能适应非线性数据降维,进一步给出了基于核的伪标签半监督局部Fisher判别算法。试验部分通过同其他流行降维算法在不同维度、不同特征集合以及不同分类算法条件下进行轴承故障诊断性能对比,结果表明基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析方法的分类精度明显优于其他降维算法,投影后的系数向量具有更好的区分能力,使故障诊断性能得到了很大提升。
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关键词
故障诊断
fda算法
降维
半监督
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职称材料
基于单通道脑电信号的疲劳检测系统
被引量：
6
2
作者
王博石
吴修诚
+1 位作者
胡馨艺
张莉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第5期225-229,共5页
针对目前高强度劳动人群频繁猝死的情况,文中设计了一套基于单通道脑电信号(Electroencephalography,EEG)的疲劳检测系统,以实现对该类人群疲劳程度的准确判定,起到预警效果。系统利用TGAM(ThinkGearm AM)脑电模块采集原始EEG数据,通过...
针对目前高强度劳动人群频繁猝死的情况,文中设计了一套基于单通道脑电信号(Electroencephalography,EEG)的疲劳检测系统,以实现对该类人群疲劳程度的准确判定,起到预警效果。系统利用TGAM(ThinkGearm AM)脑电模块采集原始EEG数据,通过蓝牙方式将数据传送至上位机,在上位机中提取EEG的4个基本节律成分(δ,θ,α,β),以节律信号的相对频带能量作为表征疲劳状态的脑电特征,并利用Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)两种方法对脑电特征进行分类,给出评估结果。实验结果表明,所设计的基于单通道EEG的疲劳检测系统能够实现准确率较高的疲劳状态检测。
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关键词
TGAM脑电模块
EEG
基本节律
fda算法
GUI
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职称材料
题名
基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析轴承故障诊断
被引量：
4
1
作者
陶新民
任超
徐朗
何庆
刘锐
邹俊荣
机构
东北林业大学工程技术学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第17期1-9,共9页
基金
国家自然基金面上项目(31570547)
中央高校基本科研业务费专项资金(2572017EB02
+2 种基金
2572017CB07)
东北林业大学双一流科研启动基金(411112438)
哈尔滨市科技局创新人才基金项目(2017RAXXJ018)。
文摘
针对轴承故障诊断应用中多特征融合导致的维度高、相关性强、信息冗余等问题,提出一种基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析(Semi-supervised Kernel Local Fisher Discriminant Analysis,SS-KLFDA)轴承故障诊断方法。为了能利用大量无标签样本提高算法判别性能,该方法首先采用密度峰值聚类算法对样本进行聚类分析得到伪标签,然后通过增加规范化项到局部FDA算法的类内散度矩阵和类间散度矩阵中,以此保持无标签样本的聚类结构一致性,最后通过局部FDA算法来保持有标签样本类间散度最大化和类内散度最小化并求解最佳投影向量;为了能适应非线性数据降维,进一步给出了基于核的伪标签半监督局部Fisher判别算法。试验部分通过同其他流行降维算法在不同维度、不同特征集合以及不同分类算法条件下进行轴承故障诊断性能对比,结果表明基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析方法的分类精度明显优于其他降维算法,投影后的系数向量具有更好的区分能力,使故障诊断性能得到了很大提升。
关键词
故障诊断
fda算法
降维
半监督
Keywords
fault diagnosis
Fisher discriminant analysis(
fda
)
dimensionality reduction
semi-supervised
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于单通道脑电信号的疲劳检测系统
被引量：
6
2
作者
王博石
吴修诚
胡馨艺
张莉
机构
重庆大学电气工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第5期225-229,共5页
文摘
针对目前高强度劳动人群频繁猝死的情况,文中设计了一套基于单通道脑电信号(Electroencephalography,EEG)的疲劳检测系统,以实现对该类人群疲劳程度的准确判定,起到预警效果。系统利用TGAM(ThinkGearm AM)脑电模块采集原始EEG数据,通过蓝牙方式将数据传送至上位机,在上位机中提取EEG的4个基本节律成分(δ,θ,α,β),以节律信号的相对频带能量作为表征疲劳状态的脑电特征,并利用Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)两种方法对脑电特征进行分类,给出评估结果。实验结果表明,所设计的基于单通道EEG的疲劳检测系统能够实现准确率较高的疲劳状态检测。
关键词
TGAM脑电模块
EEG
基本节律
fda算法
GUI
Keywords
TGAM EEG module
EEG
Basic rhythm
fda
algorithm
GUI
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于伪标签半监督核局部Fisher判别分析轴承故障诊断
陶新民
任超
徐朗
何庆
刘锐
邹俊荣
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于单通道脑电信号的疲劳检测系统
王博石
吴修诚
胡馨艺
张莉
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
已选择
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参考文献
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