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题名一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型
被引量：15
- 1
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作者
蒋全胜
李华荣
黄鹏
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机构
巢湖学院电子工程与电气自动化学院
东南大学机械工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2012年第23期132-136,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51005025)
安徽省自然科学基金资助项目(11040606M114)
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文摘
流形学习作为一种挖掘高维非线性数据内在几何分布特征的有效方法,可用于故障信号的特征提取。针对机械故障诊断中的非线性、故障征兆复杂的诊断问题,提出一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型。该模型针对采集样本的不同处理情形,分别运用Laplacian Eigenmaps算法及其增量、监督算法,进行故障样本的特征提取与分类,由于采用非线性的维数约简方式,极大地保留了故障信号中的整体几何结构信息,增强了故障模式识别的分类性能。最后通过工程实例应用,表明了所提特征提取模型的可行性和有效性。
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关键词
非线性流形学习
特征提取
故障诊断
LAPLACIAN
Eigenmaps算法
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Keywords
nonlinear manifold learning
feature extraction
fault diagnosis
Laplacian Eigen-maps
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于非线性流形学习的人脸面部运动估计
被引量：5
- 2
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作者
王晓侃
毛峡
Ishizuka Mitsuru
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机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
Department of Information and Communication Engineering
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期2531-2535,共5页
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基金
国家科技部中日国际科技合作项目(2010DFA11990)
国家自然科学基金(60873269)资助课题
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文摘
由于人脸面部运动变化分布在一个低维非线性流形中,基于线性假设的主动外观模型采用主成分分析算法描述人脸形状的变化必然带来额外的估计误差。为降低或消除这一误差,该文提出一种改进的局部线性嵌入算法构建人脸形状-纹理空间,并将其应用于主动外观模型中。实验结果表明,不仅对于面部形变不大的人脸形状,局部线性嵌入-主动外观模型拥有更低的估计残差;而且对于一些变化较大的人脸形状,在主成分分析-主动外观模型跟踪失败的情况下,局部线性嵌入-主动外观模型依然可以取得很好的特征估计结果,弥补了主成分分析-主动外观模型的不足。
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关键词
人脸识别
主动外观模型
非线性流形学习
局部线性嵌入
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Keywords
Face recognition
Active Appearance Models （AAM）
nonlinear manifold learning
Local Linear Embedding （LLE）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于LLE及其改进距离算法的轴承故障诊断模型
被引量：2
- 3
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作者
魏永合
刘炜
杨艳君
苏君金
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机构
沈阳理工大学机械工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2018年第7期73-77,81,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA041303)
辽宁省科技工业公关项目(2013220022)
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文摘
针对原始LLE难以发掘非平稳振动信号高维非线性、不均匀或存在"孔洞"的采样数据潜在几何分布特征,提出一种基于LLE及其改进算法的滚动轴承故障诊断模型。通过将计算欧氏距离改进的局部线性嵌入(LLE)算法应用于滚动轴承故障诊断模型,在邻域因子k取值比较小时的情况下就可得到良好的特征提取效果,扩大了模型参数k的选取范围,减少特征提取计算的时间;通过将监督学习线性判别分析(LDA)能保证投影后样本在新的特征空间具有最大的类间距离和最小的类内距离的基本概念应用于改进距离的LLE算法参数选择后对其降维结果的直观的验证处理上,来确保降维样本在新的特征空间具有最佳的特征可分离性。并与未改进LLE算法及传统线性降维方法 PCA对比实验结果来验证基于改进距离LLE算法与离散度矩阵结合的故障诊断模型的优越性。
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关键词
轴承
非线性流形学习
局部线性嵌入
特征提取
故障诊断
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Keywords
bearing
nonlinear manifold learning
locally linear embedding
feature extraction
fault diagnosis
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于非线性流形学习的磨粒特征提取方法
被引量：1
- 4
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作者
王国德
张培林
傅建平
任国全
寇玺
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机构
军械工程学院一系
中国人民解放军驻
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出处
《润滑与密封》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期36-39,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(50705097)
清华大学摩擦学国家重点实验室开放基金资助项目(SKLTKF09B06)
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文摘
针对磨粒特征参数多、非线性突出的问题,提出一种基于非线性流形学习的磨粒特征提取方法。该方法将磨粒特征重构到高维相空间中,利用局部线性嵌入算法提取出隐藏其中的低维流形,并根据数据流形的弯曲性和邻域参数的关系,实现高维相空间中局部邻域参数的自适应选取。实验结果表明,该方法有效地克服了主成分分析和核主成分分析方法的不足,提取的磨粒特征敏感性更好,从而提高了磨粒识别的精度。
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关键词
非线性流形学习
局部线性嵌入
磨粒图像
特征提取
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Keywords
nonlinear manifold learning
locally linear embedding
wear particle image
feature extraction
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分类号
TK401.2
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名扩大局部邻域的疏散嵌入算法
- 5
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作者
黄东
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机构
宜宾学院计算机与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第11期185-188,共4页
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基金
宜宾学院校基金项目(No.2010Z10)
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文摘
非线性流形学习降维方法已经被广泛应用到人脸识别、入侵检测以及传感器网络等领域。然而,能够有效处理稀疏数据的流形学习算法很少。基于局部线性嵌入(LLE)算法的思想框架,提出一种扩大局部邻域的稀疏嵌入算法,通过对局部区域信息加强,使得在样本较少的情况下,达到丰富重叠信息的目的。在稀疏的人工和人脸数据集上的实验结果表明,所提算法产生了较好的嵌入及分类结果。
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关键词
非线性流形学习
降维
局部线性嵌入
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Keywords
nonlinear manifold learning
dimensionality reduction
Local Linear Embedding（LLE）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于局部约束字典学习的非线性降维人脸识别
被引量：1
- 6
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作者
蒋科辉
王宇东
余红山
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机构
湖南女子学院应用数学与智能信息处理研究所
信阳师范学院外语学院
湖南大学信息科学与工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第35期10531-10537,共7页
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基金
国家自然科学基金(11201067)
湖南省教育厅教改项目(GYB16)资助
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文摘
针对现有的非线性降维(NLDR)算法复杂度高而不能很好地处理现实世界大规模数据集的问题,提出了基于局部约束字典学习的非线性降维(LCDL-NLDR)方法。首先通过一些潜在的标志点重构极小的内在流形;并将训练数据和未知数据自然地嵌入到内部流形中;然后利用局部约束字典学习(LCDL)算法在非线性流形中学习由标志点组成的紧密原子集;最后利用最近邻分类器完成人脸的识别。在扩展的YaleB及CMU PIE两大人脸数据库上的实验,验证了所提方法的有效性及鲁棒性。通过与几种先进的字典学习算法比较表明,所提算法提高了嵌入质量,取得了更高的识别率,同时也大大地降低了NLDR算法的复杂度。
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关键词
人脸识别
局部约束
字典学习
非线性降维
流形学习
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Keywords
face recognition locality constrained dictionary learning nonlinear dimensionality reduction manifold learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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