基于加權(quán)判別隨機鄰域嵌入的故障特征提取算法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:zhoubin333
文檔大小:551 K
標簽: 類別信息 隨機鄰域嵌入 加權(quán)距離
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文檔介紹:針對大數(shù)據(jù)維數(shù)高、非線性強、噪聲敏感、故障特征信息冗余、部分歷史數(shù)據(jù)類別標記信息可獲取等特點,對適用于非線性數(shù)據(jù)的t-SNE無監(jiān)督流形學(xué)習方法進行改進,提出一種基于加權(quán)判別隨機鄰域嵌入的故障特征提取算法。在原始高維空間和相應(yīng)的低維子空間定義包含類別信息的數(shù)據(jù)相似度,使用Manhattan距離作為度量方式以增大數(shù)據(jù)相對距離差,基于距離遠近關(guān)系進行相似度加權(quán),由此充分利用類別標記約束指導(dǎo)降維,使得類間更分散而類內(nèi)更緊湊。結(jié)合KNN方法的UCI仿真數(shù)據(jù)集分類實驗與KDD99網(wǎng)絡(luò)故障診斷實驗,表明該改進故障特征提取算法能夠?qū)崿F(xiàn)更有效的故障診斷。
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