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一种基于改进核Fisher的故障诊断方法 被引量：9
1
作者 马立玲 徐发富 王军政 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1041-1048,共8页
针对化工过程故障数据呈非线性分布,数据类别复杂,难以进行故障诊断的问题,提出一种改进核Fisher的故障诊断方法。对于原始样本数据投影后,样本出现因类间距离存在很大差异性而导致部分类别样本存在混叠的现象,以及不同类别的边界数据... 针对化工过程故障数据呈非线性分布,数据类别复杂,难以进行故障诊断的问题,提出一种改进核Fisher的故障诊断方法。对于原始样本数据投影后,样本出现因类间距离存在很大差异性而导致部分类别样本存在混叠的现象,以及不同类别的边界数据归类模糊问题,给出了统一的解决办法。该方法首先采用改进类间距的方法来改变样本投影空间的分布,使得样本具有较好的投影效果,然后通过定义阈值参数来筛选出边界数据,对于边界数据,采用改进的K近邻(K-NN)算法来分类,对于非边界数据,采用马氏距离来分类。最后在TE过程中进行了仿真验证,结果表明方法在兼顾了故障诊断时间的同时,有效提高了故障诊断精度。 展开更多
关键词 核fisher 故障诊断 改进K-NN算法 实验验证 优化
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基于改进Fisher准则、VMD、距离相关系数和核极限学习机的轴承故障诊断 被引量：4
2
作者 宋坤骏 丁建明 林建辉 《铁道机车车辆》 北大核心 2018年第3期22-28,共7页
针对滚动轴承早期微弱故障特征提取问题和诊断模型的参数优化问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和距离相关系数的特征提取方法和基于模拟退火粒子群算法的参数优化方法。首先依据不出现模态混叠的条件和信噪比最大的准则确定VMD的参数... 针对滚动轴承早期微弱故障特征提取问题和诊断模型的参数优化问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和距离相关系数的特征提取方法和基于模拟退火粒子群算法的参数优化方法。首先依据不出现模态混叠的条件和信噪比最大的准则确定VMD的参数k和α,其次将分解所得各个模态的峭度,中心频率和同原信号的距离相关系数作为小波核极限学习机的特征向量,并用模拟退火粒子群算法基于改进的核空间的Fisher准则优化小波核的2个参数,同原始Fisher准则相比提升了分类准确率,适用于小样本训练集下核极限学习机的参数优化。对比实验表明相比EMD方法,VMD方法有更高的分类准确率和更好的噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 距离相关系数 改进fisher准则 变分模态分解 模拟退火粒子群算法 小波核极限学习机
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改进KFDA分类器在电力变压器故障诊断中的应用 被引量：5
3
作者 宋玉琴 张建 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第3期153-156,160,共5页
针对变压器故障中数据呈现非线性,故障类型复杂,神经网络存在局部极值等问题,提出了一种改进的核Fisher(KFDA)诊断方法。在核Fisher的基础上,用欧氏距离对类间距离进行加权,一定程度上降低了数据投影重叠的问题,提升分类性能。另外,针... 针对变压器故障中数据呈现非线性,故障类型复杂,神经网络存在局部极值等问题,提出了一种改进的核Fisher(KFDA)诊断方法。在核Fisher的基础上,用欧氏距离对类间距离进行加权,一定程度上降低了数据投影重叠的问题,提升分类性能。另外,针对单一核函数的不足,采用了复合核函数,使其具有更好的非线性处理数据能力。经实验验证,KFDA分类器不存在局部最值,具有识别正确率高等优点,是一种有效的故障诊断方法。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 改进核fisher(kfda) 改进欧氏距离 复合核函数
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基于轮廓波变换和核Fisher判别分析的人脸识别 被引量：1
4
作者 王彩霞 赵祖轩 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第2期235-238,共4页
Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频... Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅具有小波变换的多分辨率特性和时频局域特性,还具有很强的方向性和各向异性。提出基于Contourlet变换和核Fisher判别分析的人脸识别方法,研究了Contourlet变换的低频系数、各层高频系数与核Fisher判别分析相结合进行人脸识别的识别率和识别时间。实验表明,Contourlet变换的低频系数与核Fisher判别分析相结合,有优异的识别率,也减少了识别时间;高频成分有一定的识别性能,但识别率较低。将低频成分与高频方向子带相结合能获得最优的识别率。 展开更多
关键词 小波变换 CONTOURLET变换 核fisher判别分析(kfda) 人脸识别
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指数衰减下的KFDA方法及其人脸识别 被引量：1
5
作者 黄诚 王福龙 刘晓亮 《广东工业大学学报》 CAS 2009年第4期62-64,87,共4页
预先对人脸图像进行离散小波变换来尽量消除对识别无关的信息,以达到在提高识别率的同时有效降低时间复杂度,同时为了抑制光照的影响,还引入了一种对图像灰度进行指数衰减的图像预处理策略。通过在Yale人脸库上进行试验表明,结合以上预... 预先对人脸图像进行离散小波变换来尽量消除对识别无关的信息,以达到在提高识别率的同时有效降低时间复杂度,同时为了抑制光照的影响,还引入了一种对图像灰度进行指数衰减的图像预处理策略。通过在Yale人脸库上进行试验表明,结合以上预处理的核Fisher鉴别分析(Kernel Fisher Discriminant Analysis,KFDA)方法有着比传统KFDA方法以及当前较好的零空间KFDA方法更好的识别率。 展开更多
关键词 核fisher鉴别分析方法 零kfda 指数衰减 人脸识别
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一种面向不平衡数据集的核Fisher线性判别分析方法 被引量：5
6
作者 尹军梅 杨明 万建武 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期414-420,共7页
实际应用中,很多分类问题是面向不平衡数据的分类,而不平衡数据集会导致许多分类器的性能下降.文中介绍核Fisher线性判别分析的分类机制,分析不平衡数据导致核Fisher线性判别分析失效的原因,进而提出一种加权核Fisher线性判别分析方法.... 实际应用中,很多分类问题是面向不平衡数据的分类,而不平衡数据集会导致许多分类器的性能下降.文中介绍核Fisher线性判别分析的分类机制,分析不平衡数据导致核Fisher线性判别分析失效的原因,进而提出一种加权核Fisher线性判别分析方法.该方法通过调整两类样本的核协方差矩阵对核类内离散度矩阵的贡献,可克服不平衡数据对分类性能的影响.为进一步测试该方法,对UCI数据集进行实验测试,实验结果表明该方法可有效改进分类器的分类性能. 展开更多
关键词 不平衡数据集 核fisher线性判别分析(kfda) 过抽样 欠抽样
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改进的KMSE方法及其实现 被引量：4
7
作者 徐勇 陆建峰 +1 位作者 金忠 杨静宇 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期394-398,共5页
依据 KMSE 模型对应的特征空间中的鉴别矢量可表示为部分训练样本的线性组合这一理论前提,可利用回归分析中变量选择的思路对 KMSE 模型加以改进.在本文中为了提高 KMSE 的分类效率而发展出的基于最小平方误差准则的算法能大大提升 KMSE... 依据 KMSE 模型对应的特征空间中的鉴别矢量可表示为部分训练样本的线性组合这一理论前提,可利用回归分析中变量选择的思路对 KMSE 模型加以改进.在本文中为了提高 KMSE 的分类效率而发展出的基于最小平方误差准则的算法能大大提升 KMSE 模型的分类速度.实验结果显示该算法还能取得较优的分类性能. 展开更多
关键词 核fisher鉴别分析(kfda) 核最小平方误差(KMSE) 鉴别矢量 模式识别
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