【摘 要】
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针对流形学习算法的增量处理问题,提出-种邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法,阐述了算法的基本原理以及增量样本处理方法.对新增样本的引人,首先根据已有样本对协方差矩阵
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针对流形学习算法的增量处理问题,提出-种邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法,阐述了算法的基本原理以及增量样本处理方法.对新增样本的引人,首先根据已有样本对协方差矩阵和相似矩阵进行增量更新,而后结合已有样本降维结果对新增样本降维结果进行估计,最后采用子空间迭代法实现新旧样本降维结果的更新.采用齿轮箱故障信号特征向量对邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法进行检验,结果表明,邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法降维后特征具有良好的故障分类识别效果.
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