【摘 要】
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为提高小样本条件下航空电子设备模块级故障诊断精度,基于动态软聚类的自适应特点与局部多核学习(local multiple kernel learning,LMKL)的局部特征表达能力,提出一种新的局
【基金项目】
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军队预研项目(3020202090302)资助课题
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为提高小样本条件下航空电子设备模块级故障诊断精度,基于动态软聚类的自适应特点与局部多核学习(local multiple kernel learning,LMKL)的局部特征表达能力,提出一种新的局部多核超限学习机(local multiple kernel extreme learning machine,LMKELM)诊断模型。通过引入局部密度的概念进行自适应确定聚类数目,并结合模糊C均值聚类对样本进行划分,在充分体现类内多样性的同时,约减了计算复杂度,实现对样本的动态软聚类。通过构造选通函数解决局部
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