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一种基于线性判别邻域保持嵌入的故障分类方法

摘要

本发明公开了一种基于线性判别邻域保持嵌入的故障分类方法,属于故障监测与诊断技术领域。本发明方法在基于类别信息的邻域保持嵌入模型的基础上引入线性判别分析思想,将基于类别信息的邻域保持嵌入模型与线性判别分析模型结合,考虑样本高维局部流形结构的同时充分考虑样本的全局结构,构建线性判别邻域保持嵌入模型并求解。通过本发明构建模型中的基于类别信息的邻域保持嵌入思想充分考虑样本局部高维流形结构,同时利用样本类别的先验信息计算线性判别分析思想中的样本类内散度矩阵和类间散度矩阵,充分考虑采集样本点的全局信息,从样本全局和局部信息的两个角度出发对高维样本进行降维,从而得到更优质的降维效果,提高对故障分类的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN114118292A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN202111476386.X

  • 申请日2021-12-06

  • 分类号G06K9/62(20220101);

  • 代理机构21109 沈阳东大知识产权代理有限公司;

  • 代理人梁焱

  • 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三号巷11号

  • 入库时间 2023-06-19 14:20:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-01

    公开

    发明专利申请公布

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