【摘 要】
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针对旋转机械振动故障数据分类挖掘的效率极低、误差率大的问题.为此,提出基于相似性系数与粒子群算法融合的旋转机械振动故障数据优化挖掘方法.以故障数据之间的差异性为依
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针对旋转机械振动故障数据分类挖掘的效率极低、误差率大的问题.为此,提出基于相似性系数与粒子群算法融合的旋转机械振动故障数据优化挖掘方法.以故障数据之间的差异性为依据,对故障数据进行中心化、无量化及标准化处理,以此保证故障数据变量的统一性,为故障数据挖掘提供便利;依据相似系数理论,构建异常旋转机械振动故障数据库挖掘的数学模型,并采用粒子群算法对该模型进行求解,计算旋转机械振动故障数据库挖掘模型的最优解,实现并行数据库故障数据精确挖掘.实验结果表明,采用改进算法进行旋转机械振动故障数据优化挖掘,能够提高挖掘的
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