【摘 要】
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针对有标记故障样本不足及传统半监督诊断方法识别率低的问题,提出基于半监督最大间隔字典学习算法(semi-supervised max-margin dictionary learning,简称SSMMDL)的故障诊断
【机 构】
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东北石油大学机械科学与工程学院,哈尔滨工业大学能源科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50875056,11472076),中国石油科技创新基金资助项目(2016D-5007-0606),东北石油大学“国家基金”培育基金资助项目(2017PYYL-4).
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针对有标记故障样本不足及传统半监督诊断方法识别率低的问题,提出基于半监督最大间隔字典学习算法(semi-supervised max-margin dictionary learning,简称SSMMDL)的故障诊断方法。该方法将无标记样本重构误差项添加至最大间隔字典学习算法模型中,通过最小化无标记样本稀疏重构误差项、有标记样本稀疏重构误差项、支持向量机的损失函数正则项和分类间隔正则项,实现字典和支持向量机的同步学习,从而获得判别能力较强的字典。在此基础上,运用稀疏编码获得测试样本的稀疏表示,利用基于稀疏
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