文档名：基于特征相关性的局部线性嵌入算法
摘要：由于特征提取是数据挖掘的基础工作,而其质量对挖掘结果有很大影响,为此针对局部线性嵌入(LLE:LocallyLinearEmbedding)算法并未考虑同一数据的不同特征之间的相关性,不能较好地保留时间信号的主要形态趋势,提出了基于特征相关性的局部线性嵌入(CC-LLE:LocalLinearEmbeddingAlgorithmBasedonCharacteristicCorrelation)算法,并应用于轴承故障诊断.针对轴承故障信号周期性特点,该算法在特征提取阶段对数据进行分段操作,选取各分段上的标准偏差作为特征,构造原始数据的特征样本集,从而有效提取鉴别特征.通过在轴承数据集上进行实验验证了该算法在特征提取方面的有效性.
作者：李长凯 张文华 李宏 刘庆强Author：LIChangkai ZHANGWenhua LIHong LIUQingqiang
作者单位：东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(1)
分类号：TN911.72
关键词：轴承故障诊断 局部线性嵌入 特征相关性 周期时间序列
机标分类号：TP391.41TN911TP181
在线出版日期：2023年4月6日
基金项目：基于特征相关性的局部线性嵌入算法[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(1)李长凯 张文华 李宏 刘庆强由于特征提取是数据挖掘的基础工作,而其质量对挖掘结果有很大影响,为此针对局部线性嵌入(LLE:LocallyLinearEmbedding)算法并未考虑同一数据的不同特征之间的相关性,不能较好地保留时间信号的主要形态趋势,提出了基于...参考文献和引证文献
参考文献
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基于特征相关性的局部线性嵌入算法 Local Linear Embedding Algorithm Based on Characteristic Correlation
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