【摘 要】
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针对在模式识别过程中样本的特征维数过高，模糊粗糙集特征降维方法易受奇异点影响的问题，提出了一种基于奇异点检测和模糊粗糙集相结合的特征降维方法。该方法通过计算样本基于
【机 构】
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燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室（燕山大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51475405）,国家重点基础研究发展计划（973计划）资助项目（2014CB046405）,河北省自然科学基金资助项目（E2013203161）,河北省研究生创新资助项目（00302-6370002）
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针对在模式识别过程中样本的特征维数过高，模糊粗糙集特征降维方法易受奇异点影响的问题，提出了一种基于奇异点检测和模糊粗糙集相结合的特征降维方法。该方法通过计算样本基于重心的不稳定系数值的变化，据此剔除奇异点，消除了奇异点对模糊粗糙集特征降维的影响，选择出对模式分类敏感的特征子集。通过仿真数据和齿轮故障数据进行实验分析，实验结果验证了所提出的特征降维方法的有效性。
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