文档名:多信息融合的LPP算法
摘要:针对原始局部保持投影(LPP:LocalPreservingProjection)算法难以准确获取非均匀高维数据的局部流形结构且未利用样本类别信息的缺陷,提出一种多信息融合的局部保持投影算法(MIF-LPP:Multi-InformationFusionLocalPreservingProjection).该算法使用改进后的标准欧氏距离获取样本的近邻和互邻信息,降低了样本点分布不均和不同维度数据量纲差异的影响.通过融合样本的类别信息构造权值矩阵,进而获得数据的低维本质流形.最后,分别在CWRU(CaseWesternReserveUniversity)数据集和本实验室轴承数据集上验证该算法的有效性.实验结果表明,MIF-LPP算法的特征提取性能明显优于其他算法,并且对邻域值具有鲁棒性.
作者:李宏 段文强 李富 Author:LIHong DUANWenqiang LIFu
作者单位:东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318大庆钻探工程公司钻井一公司,黑龙江大庆163318
刊名:吉林大学学报(信息科学版) ISTIC
Journal:JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年,卷(期):2023, 41(4)
分类号:TN911.72
关键词:局部保持投影 标准欧氏距离 多信息融合 轴承故障诊断
Keywords:localpreservingprojection standardEuclideandistance multi-informationfusion bearingfaultdiagnosis
机标分类号:TP311G643.8H193.6
在线出版日期:2023年9月26日
基金项目:多信息融合的LPP算法[
期刊论文] 吉林大学学报(信息科学版)--2023, 41(4)李宏 段文强 李富针对原始局部保持投影(LPP:LocalPreservingProjection)算法难以准确获取非均匀高维数据的局部流形结构且未利用样本类别信息的缺陷,提出一种多信息融合的局部保持投影算法(MIF-LPP:Multi-InformationFusionLocalP...参考文献和引证文献
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