【摘 要】
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针对高维数据给智能学习算法带来的维数灾难,提出了一种特征提取与聚类分析相结合的特征识别方法。该方法基于小波包变换对振动信号进行特征提取,采用模糊传递闭包法,对信号
【机 构】
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哈尔滨工业大学机电工程学院,哈尔滨理工大学计算中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70701012);黑龙江省自然科学基金资助项目(E200634)~~
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针对高维数据给智能学习算法带来的维数灾难,提出了一种特征提取与聚类分析相结合的特征识别方法。该方法基于小波包变换对振动信号进行特征提取,采用模糊传递闭包法,对信号的特征频段进行识别和分析,实现对信息的进一步压缩。针对模糊传递闭包法中关于阈值的确定问题,从样本之间的"紧致度"和"分离度"出发,建立了聚类有效性函数评价模糊聚类算法模型,并确定最优聚类。通过实例分析,验证了该特征识别方法在信息压缩和特征识别中的有效性和实用性。
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