本文關(guān)鍵詞：基于廣度優(yōu)先搜索的小波聚類算法

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)小波聚類算法采用相連定義聚類時(shí)精度和效率不夠的問(wèn)題,提出了一種基于廣度優(yōu)先搜索的改進(jìn)小波聚類算法。該算法綜合了小波聚類算法和廣度優(yōu)先搜索鄰居聚類算法兩者的優(yōu)勢(shì),以小波聚類算法的網(wǎng)格鄰居單元定義去改善廣度優(yōu)先搜索鄰居聚類算法人工輸入?yún)?shù)的敏感性,同時(shí)以廣度優(yōu)先搜索鄰居聚類算法類門限參數(shù)的設(shè)定去改善小波聚類算法類劃分不精確的缺陷。通過(guò)航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子模擬振動(dòng)信號(hào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)其分別進(jìn)行小波聚類,廣度優(yōu)先搜索鄰居聚類以及改進(jìn)的小波聚類分析,結(jié)果表明:基于廣度優(yōu)先搜索的小波聚類能夠很好地改善傳統(tǒng)小波聚類的聚類精度和聚類速度,明顯地降低計(jì)算復(fù)雜度。
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)航空制造工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波聚類 廣度優(yōu)先搜索 改進(jìn)算法 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51365040) 航空科學(xué)基金項(xiàng)目(2013ZD56009) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(20151BAB206060)
【分類號(hào)】：V263.6
【正文快照】： 當(dāng)代航空事業(yè)的高速發(fā)展,使飛行器運(yùn)行的可靠性問(wèn)題倍受人們的重視,航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為飛機(jī)的心臟,是航空機(jī)械設(shè)備中故障率最高、調(diào)整最復(fù)雜、維護(hù)工作量最大的系統(tǒng),為保證安全,對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障模式準(zhǔn)確區(qū)分是十分重要的。轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障的區(qū)分是將不同類型的故障進(jìn)行物理

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1 殷春霞;楚濤;;一種廣度優(yōu)先搜索故障關(guān)聯(lián)樹(shù)的飛機(jī)故障源定位方法[J];測(cè)控技術(shù);2014年08期

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本文編號(hào)：563908