本文關(guān)鍵詞：基于半監(jiān)督譜核聚類的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)機(jī)械系統(tǒng)故障診斷中對(duì)先驗(yàn)知識(shí)利用不足和在高維特征空間中診斷難的問(wèn)題,提出了一種基于成對(duì)約束和通過(guò)約束準(zhǔn)則構(gòu)造核函數(shù)的半監(jiān)督譜核聚類方法。首先,在訓(xùn)練集中利用先驗(yàn)知識(shí)建立約束點(diǎn)對(duì),即屬于同一聚類的must-link點(diǎn)對(duì)和不屬于同一聚類的cannot-link點(diǎn)對(duì);其次,通過(guò)樣本連接圖的結(jié)構(gòu)信息和約束點(diǎn)對(duì)信息設(shè)計(jì)核函數(shù),計(jì)算出投影矩陣;最后,在投影空間中使用k-means算法聚類。測(cè)試集的每個(gè)樣本點(diǎn)找到在對(duì)應(yīng)訓(xùn)練集中k個(gè)近鄰樣本的投影值,計(jì)算局部投影矩陣,從而可以在線計(jì)算出每個(gè)新來(lái)樣本的投影值。實(shí)驗(yàn)表明,該算法較相關(guān)比對(duì)算法聚類準(zhǔn)確率更高,可以滿足轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷的實(shí)際需要。
【作者單位】： 西安導(dǎo)航技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 成對(duì)約束 半監(jiān)督聚類 故障診斷 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51075330,50975231,61003137,61202185)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 引言隨著人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,基于智能方法的機(jī)械故障診斷技術(shù)成為研究熱點(diǎn),諸多智能方法已經(jīng)被應(yīng)用到機(jī)械故障診斷領(lǐng)域,例如自組織特征映射(SOM)[1]、支持向量機(jī)[2]以及聚類算法[3-4]等。但這些方法往往存在對(duì)先驗(yàn)知識(shí)利用不足以及在高維特征空間中診斷性能下降

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：408525