【摘 要】
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针对旋转机械高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于核监督局部保留投影（Kernel Supervised Locality Preserving Projection,KSLPP）与Relief F特征加权的K近邻（Relief F Wei
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金（20136201110004）
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针对旋转机械高维故障特征集识别精度低的问题,提出基于核监督局部保留投影（Kernel Supervised Locality Preserving Projection,KSLPP）与Relief F特征加权的K近邻（Relief F Weighted K-Nearest Neighbor,RWKNN）分类器相结合的维数约简故障诊断方法。该方法首先应用KSLPP提取故障特征集中的非线性信息,同时在降维投影过程中充分利用类别信息,使降维后最小化类内散度,最大化类间分离度;随后,将降维后得到的低维敏感特征集输
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