【摘 要】
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针对现有监督局部线性嵌入算法在低维输出向量重构过程中监督学习能力弱,不利于故障特征提取的问题,通过利用训练样本类标签信息扩大不同类样本间平均距离的方式,增加低维输
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51205294,61271008,51275363）
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针对现有监督局部线性嵌入算法在低维输出向量重构过程中监督学习能力弱,不利于故障特征提取的问题,通过利用训练样本类标签信息扩大不同类样本间平均距离的方式,增加低维输出向量重构模型的监督学习能力,强化同类样本的聚集性和异类样本的互斥性。基于规范切割准则和低维输出向量重构误差,应用离散粒子群优化算法优化折中系数α和β、以及嵌入维数和邻域等参数,提高故障特征提取精度。将改进的监督局部线性嵌入方法应用于轴承故障特征提取,结果表明推荐方法的特征提取精度较高。
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