【摘 要】
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针对局部线性嵌入算法使用欧氏距离计算非对齐样本相似性时,受数据位置差影响较大,导致度量精度较低,影响算法特征提取精度的问题,提出一种基于信息熵度量的局部线性嵌入算法.首先利用信息熵统计样本特征间的混乱程度,提高划分局部邻域的准确性;然后建立局部重构模型,挖掘出流形的本质结构;最后利用局部结构构建低维重构模型,以获得样本的显著特征.通过在轴承数据集上的实验证明了该算法在特征提取方面的有效性.
【机 构】
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东北石油大学 电气信息工程学院,黑龙江 大庆 163318;大庆油田有限责任公司 天然气分公司培训中心,黑龙江 大庆 163453
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针对局部线性嵌入算法使用欧氏距离计算非对齐样本相似性时,受数据位置差影响较大,导致度量精度较低,影响算法特征提取精度的问题,提出一种基于信息熵度量的局部线性嵌入算法.首先利用信息熵统计样本特征间的混乱程度,提高划分局部邻域的准确性;然后建立局部重构模型,挖掘出流形的本质结构;最后利用局部结构构建低维重构模型,以获得样本的显著特征.通过在轴承数据集上的实验证明了该算法在特征提取方面的有效性.
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