【摘 要】
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为了提高双网格校正小波聚类算法的效率,提出了基于散列函数的双网格校正小波聚类算法,该算法应用散列表去消除量化数据空间中的空单元,降低数据空间算法的复杂度。先量化特
【机 构】
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南昌航空大学航空制造工程学院,南京航空航天大学机电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51365040）,航空科学基金（2013ZD56009）,江西省自然科学基金（20151BAB206060）
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为了提高双网格校正小波聚类算法的效率,提出了基于散列函数的双网格校正小波聚类算法,该算法应用散列表去消除量化数据空间中的空单元,降低数据空间算法的复杂度。先量化特征空间;再构造散列函数形成散列表,将量化后的特征值存储到散列表中;在散列表上并行对原始网格和校正网格进行小波变换,在特征空间的不同层次上寻找连通单元;利用校正网格产生的聚类结果去校正原始网格产生的聚类结果,得到最终聚类结果。将此方法应用到航空发动机转子故障诊断中,实验证明此算法在保证了转子故障诊断精度的基础上,提高了效率。
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