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基于特征加权的代理判别模型模式识别方法

Pattern recognition method of agent discriminate model based feature weighted
潘海洋1,2
郑近德1
郭雨怡1
1. 安徽工业大学 机械工程学院, 安徽 马鞍山 243032
2. 湖南大学 汽车车身先进设计制造国家重点实验室, 长沙 410082

摘要

针对以往模式识别方法的不足及特征值贡献度的问题,提出了基于特征加权的代理判别模型(agent discriminate model based feature weighted,ADMFW)模式识别方法。该方法的核心在于利用加权因子获取加权特征,并采用代理模型建立加权特征之间的关系函数,即首先计算特征值的权值因子,评估特征值的显著度,进而对每个特征值予以权值;然后利用加权特征和代理模型建立预测模型;最后采用预测模型对未知样本进行识别诊断。对滚动轴承实测数据的分析结果表明,ADMFW可以有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。

基金项目

国家重点研发计划课题资助项目(2017YFC0805103)
国家自然科学基金资助项目(51505002)
安徽省自然科学基金资助项目(1708085QE107)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0846
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第6期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1727-1730
文章编号: 1001-3695(2019)06-027-1727-04

发布历史

[2019-06-05] 印刷出版

引用本文

潘海洋, 郑近德, 郭雨怡. 基于特征加权的代理判别模型模式识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (6): 1727-1730. (Pan Haiyang, Zheng Jinde, Guo Yuyi. Pattern recognition method of agent discriminate model based feature weighted [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (6): 1727-1730. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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