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
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
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