机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2012年
5期
81-86
,共6页
杨庆%陈桂明%童兴民%何庆飞
楊慶%陳桂明%童興民%何慶飛
양경%진계명%동흥민%하경비
局部切空间排列算法%增量式学习%模式识别%滚动轴承
跼部切空間排列算法%增量式學習%模式識彆%滾動軸承
국부절공간배렬산법%증량식학습%모식식별%곤동축승
针对流形学习算法的批量处理方式无法利用已学习的流形结构实现新样本的增量处理问题,提出一种增量式局部切空间排列算法.阐述局部切空间排列算法的基本原理及一次性观测样本全局坐标矩阵迭代和低维坐标提取方法.在算法增量学习上,对因新增样本加入而改变近邻点的样本进行全局坐标更新,建立新样本点的全局坐标:利用原始样本低维嵌入坐标和更新后的全局坐标矩阵对新增样本的低维嵌入坐标进行估计,并采用特征值迭代方法实现全局坐标更新.将增量式局部切空间排列算法应用于滚动轴承四种不同状态的模式识别中,提取的新增样本低维特征与特征空间聚集度分析结果表明:增量式局部切空间排列算法能够在保留一次性观测样本建立的低维流形基础上实现算法的增量式学习,同时对新增样本具有较高的识别率.
針對流形學習算法的批量處理方式無法利用已學習的流形結構實現新樣本的增量處理問題,提齣一種增量式跼部切空間排列算法.闡述跼部切空間排列算法的基本原理及一次性觀測樣本全跼坐標矩陣迭代和低維坐標提取方法.在算法增量學習上,對因新增樣本加入而改變近鄰點的樣本進行全跼坐標更新,建立新樣本點的全跼坐標:利用原始樣本低維嵌入坐標和更新後的全跼坐標矩陣對新增樣本的低維嵌入坐標進行估計,併採用特徵值迭代方法實現全跼坐標更新.將增量式跼部切空間排列算法應用于滾動軸承四種不同狀態的模式識彆中,提取的新增樣本低維特徵與特徵空間聚集度分析結果錶明:增量式跼部切空間排列算法能夠在保留一次性觀測樣本建立的低維流形基礎上實現算法的增量式學習,同時對新增樣本具有較高的識彆率.
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