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将高维的各种故障样本数据经降维和聚类后,在二维的平面上显示出来,使每种类别的故障占据平面的不同区域,从而达到故障可视的目的.据此能很好地对新的样本进行故障识别,还可以对故障的发展趋势进行预测.采用Kohonen的自组织神经网络方法可以对故障样本数据进行降维和聚类.实例说明了该方法的正确性.
旋转机械故障可视化方法的研究
【摘 要】
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将高维的各种故障样本数据经降维和聚类后,在二维的平面上显示出来,使每种类别的故障占据平面的不同区域,从而达到故障可视的目的.据此能很好地对新的样本进行故障识别,还可
【机 构】
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郑州大学
【出 处】
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武汉理工大学学报
【发表日期】
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2003年4期
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