【摘 要】
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针对传统自编码器以无监督方式学习特征,缺乏监督信息的指导造成特征判别性弱的问题,提出一种簇紧凑自编码器（Cluster compact auto-encoder, CCAE）.首先,利用模糊C均值算法对样本进行聚类得到伪标签,并通过PBMF指标确定最佳聚类数?然后,利用伪标签构建簇紧凑正则项,嵌入样本所属类别的判别性信息?最后,将簇紧凑正则项与标准自编码器的损失函数相结合作为CCAE的损失函数.提
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助（JZ2023HGQA0108,JZ2023HGTA0200）?国家自然科学基金面上项目（62073114,11971032）?安徽省科技重大专项项目；
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针对传统自编码器以无监督方式学习特征,缺乏监督信息的指导造成特征判别性弱的问题,提出一种簇紧凑自编码器（Cluster compact auto-encoder, CCAE）.首先,利用模糊C均值算法对样本进行聚类得到伪标签,并通过PBMF指标确定最佳聚类数?然后,利用伪标签构建簇紧凑正则项,嵌入样本所属类别的判别性信息?最后,将簇紧凑正则项与标准自编码器的损失函数相结合作为CCAE的损失函数.提出的CCAE通过伪标签的方式嵌入区分类别的判别性信息,增强了特征的判别性,从而显著提升了诊断性能.在旋转机械齿轮和轴承数据集上验证了提出方法的有效性.本文提出的CCAE可广泛用于旋转机械故障诊断的特征提取阶段,为工程人员实现判别性特征的自动提取提供了一种解决方案.
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