本文選題：特征選擇　切入點：類內類間距離判據(jù)　出處：《蘭州理工大學學報》2017年02期

【摘要】：針對原始故障數(shù)據(jù)集因"高維"和"海量"引發(fā)的"維數(shù)災難"問題,提出一種基于類內類間距離判據(jù)和遺傳算法相結合的故障特征選擇方法.在提取出時域、頻域、小波包頻帶能量作為描述系統(tǒng)狀態(tài)的原始故障特征集基礎上,經類內類間距離判據(jù)初次選擇剔除不相關特征之后,引入遺傳算法二次選擇去除冗余特征,得到一種近似最優(yōu)特征子集.結果表明:基于類內類間距離判據(jù)和遺傳算法的故障特征選擇方法可以剔除不相關和冗余特征,最終得到精簡特征子集,并且篩選出的特征子集對故障類型的判別有很高的識別能力.
[Abstract]:Aiming at the problem of "dimensionality disaster" caused by "high dimension" and "magnanimity" in original fault data sets, a fault feature selection method based on inter-class distance criterion and genetic algorithm is proposed. On the basis of the wavelet packet band energy as the original fault feature set describing the system state, the genetic algorithm quadratic selection is introduced to remove redundant features after the inter-class distance criterion is selected for the first time to remove the irrelevant features, and the wavelet packet frequency band energy is used as the original fault feature set to describe the state of the system. An approximate optimal feature subset is obtained. The results show that the fault feature selection method based on inter-class distance criterion and genetic algorithm can eliminate irrelevant and redundant features, and finally obtain a reduced feature subset. And the selected feature subset has a high ability to identify fault types.
【作者單位】： 蘭州理工大學數(shù)字制造技術與應用省部共建教育部重點實驗室;蘭州理工大學機電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51675253)
【分類號】：TH17;TP18

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本文編號：1668737