振动工程学报
振動工程學報
진동공정학보
JOURNAL OF VIBRATION ENGINEERING
2012年
6期
732-738
,共7页
杨庆%陈桂明%江良洲%何庆飞
楊慶%陳桂明%江良洲%何慶飛
양경%진계명%강량주%하경비
局部切空间排列算法%最小角度回归算法%增量式学习%模式识别%滚动轴承
跼部切空間排列算法%最小角度迴歸算法%增量式學習%模式識彆%滾動軸承
국부절공간배렬산법%최소각도회귀산법%증량식학습%모식식별%곤동축승
针对非监督式流形学习算法面临的增量式学习问题,提出一种带标志点的增量式局部切空间排列算法.该方法在局部切空间排列算法的基础上,利用最小角度回归算法从原始训练样本中选取标志点,以选取的标志点和新增样本建立所有样本的全局坐标矩阵,利用原始样本低维嵌入坐标和全局坐标矩阵对新增样本的低维嵌入坐标进行估计,并采用全局坐标矩阵特征值迭代方法更新所有样本的低维嵌入坐标.滚动轴承4种不同状态振动数据样本的增量式识别结果表明,本方法在实现局部切空间排列算法增量式学习的基础上,保持了对滚动轴承不同状态样本较高的类别可分性测度.
針對非鑑督式流形學習算法麵臨的增量式學習問題,提齣一種帶標誌點的增量式跼部切空間排列算法.該方法在跼部切空間排列算法的基礎上,利用最小角度迴歸算法從原始訓練樣本中選取標誌點,以選取的標誌點和新增樣本建立所有樣本的全跼坐標矩陣,利用原始樣本低維嵌入坐標和全跼坐標矩陣對新增樣本的低維嵌入坐標進行估計,併採用全跼坐標矩陣特徵值迭代方法更新所有樣本的低維嵌入坐標.滾動軸承4種不同狀態振動數據樣本的增量式識彆結果錶明,本方法在實現跼部切空間排列算法增量式學習的基礎上,保持瞭對滾動軸承不同狀態樣本較高的類彆可分性測度.
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