为提高文本分类的准确率,提出了费希尔信息度量随机近邻嵌入算法(Fisher information metric based on stochastic neighbor embedding,FIMSNE).首先,把文本的词频向量看作统计流形上的概率密度样本点,利用费希尔信息度量计算样本点之...为提高文本分类的准确率,提出了费希尔信息度量随机近邻嵌入算法(Fisher information metric based on stochastic neighbor embedding,FIMSNE).首先,把文本的词频向量看作统计流形上的概率密度样本点,利用费希尔信息度量计算样本点之间的距离;然后,从信息几何的观点出发,对t分布随机近邻嵌入(t-stochastic neighbor embedding,t-SNE)进行改进,实现了新算法.真实文本数据集上的二维嵌入和分类实验的结果表明:FIMSNE的性能在总体上优于t-SNE、费希尔信息非参数嵌入(Fisher information nonparametric embedding,FINE)和主成分分析(principal components analysis,PCA).展开更多
为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWP...为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWPT分解的多尺度特性以及t-SNE的非线性降维能力。将振动信号进行双树复小波包分解,依据各尺度小波包系数Shannon熵值搜索最佳小波包基,利用提出的新的阈值函数,对最佳小波包基的小波包系数进行去噪并单支重构组成高维信号空间,然后,采用t-SNE提取高维空间的低维流形,对低维信号序列进一步采用阈值去噪,利用谱回归分析重构回一维信号序列。最后,通过对仿真信号与滚动轴承振动信号进行去噪,结果证实了方法具有良好的非线性去噪性能,将仿真信号的信噪比从-1提高到8.6 d B,并且能更有效的提取强噪声干扰下滚动轴承的故障特征频率。展开更多
文摘为提高文本分类的准确率,提出了费希尔信息度量随机近邻嵌入算法(Fisher information metric based on stochastic neighbor embedding,FIMSNE).首先,把文本的词频向量看作统计流形上的概率密度样本点,利用费希尔信息度量计算样本点之间的距离;然后,从信息几何的观点出发,对t分布随机近邻嵌入(t-stochastic neighbor embedding,t-SNE)进行改进,实现了新算法.真实文本数据集上的二维嵌入和分类实验的结果表明:FIMSNE的性能在总体上优于t-SNE、费希尔信息非参数嵌入(Fisher information nonparametric embedding,FINE)和主成分分析(principal components analysis,PCA).
文摘为了提取被强噪声淹没的机械设备振动信号中蕴含的微弱故障特征,依据有用信号和噪声在空间分布特性的不同,将流形学习的方法引入到信号降噪中,提出一种将双树复小波包(DTCWPT)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)结合的去噪方法,充分利用了DTCWPT分解的多尺度特性以及t-SNE的非线性降维能力。将振动信号进行双树复小波包分解,依据各尺度小波包系数Shannon熵值搜索最佳小波包基,利用提出的新的阈值函数,对最佳小波包基的小波包系数进行去噪并单支重构组成高维信号空间,然后,采用t-SNE提取高维空间的低维流形,对低维信号序列进一步采用阈值去噪,利用谱回归分析重构回一维信号序列。最后,通过对仿真信号与滚动轴承振动信号进行去噪,结果证实了方法具有良好的非线性去噪性能,将仿真信号的信噪比从-1提高到8.6 d B,并且能更有效的提取强噪声干扰下滚动轴承的故障特征频率。
