【摘 要】
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提出一种基于稀疏表达的特征选择方法,用训练样本的均值和方差组成优化算法的样本矩阵,测试样本采用与样本矩阵对应的指示向量,采用同伦算法求解优化问题。给出了算法的详细
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提出一种基于稀疏表达的特征选择方法,用训练样本的均值和方差组成优化算法的样本矩阵,测试样本采用与样本矩阵对应的指示向量,采用同伦算法求解优化问题。给出了算法的详细流程,并与传统的B距离法和小波包变换特征选择方法以及近年来常用的稀疏表达分类、稀疏投影保持和稀疏主元分析针对田纳西-伊斯曼过程进行故障诊断结果比较,结果表明所提出的方法故障诊断的误报率较低。
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