【摘 要】
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多尺度熵(Multiscaleentropy,MSE)是一种衡量时间序列复杂性的方法，针对其粗粒化过程由时间序列长度变短而导致熵值不精确、波动较大等问题，提出一种改进的多尺度熵(Improvedmu
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51505002;51305046);安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2015A080)
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多尺度熵(Multiscaleentropy,MSE)是一种衡量时间序列复杂性的方法，针对其粗粒化过程由时间序列长度变短而导致熵值不精确、波动较大等问题，提出一种改进的多尺度熵(Improvedmultiscaleentropy,IMSE)算法。在此基础上，结合迭代拉普拉斯得分(IterationLaplacianScore,ILS)特征选择和多变量预测模型(Variablepredictivemodelbasedclassdiscriminate,VPMCD)，提出一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。最后
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