搜索到173篇“ 特征约简“的相关文章
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- 基于样本和特征双加权的特征约简中智C-均值聚类方法
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- 基于EMD的不一致性度量用于特征约简的方法
- 本发明提供一种基于EMD的不一致性度量用于特征约简的方法，包括：提供信息系统，信息系统包括样本集和条件属性集；对样本集进行去噪，得到更新后的样本集；根据更新后的样本集进行特征约简，找到关于条件属性集的简约结果。基于EMD...
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- 基于加权熵FCM的能源计量数据特征约简方法及装置
- 本发明提供了一种基于加权熵FCM的能源计量数据特征约简方法及装置，涉及电力系统自动化技术领域，其技术特点在于，包括以下步骤：步骤1：获取待处理数据；步骤2：采用高斯混合模型对所述待处理数据的数据信息进行特征提取；步骤3：...
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- 基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法
- 2024年
- 为了有效降低特征维数并提高动态过程异常模式的识别精度,提出基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法。本文首先提取能反映质量异常模式的16个统计特征与7个形状特征,再使用粗糙集(RS)约简特征集合以剔除冗余特征与干扰特征。同时,使用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数,并采用GA-SVM模型识别质量异常模式。仿真实验表明:粗糙集筛选后得到的12个特征具有较强区分动态过程是否出现异常状况的能力,遗传算法参数寻优后的支持向量机识别质量异常模式的精度明显高于其他同类型的模型,因此,本文提出的RS-GA-SVM模型具有良好的识别精度与稳健性,能够对动态过程进行有效监控。
- 刘莉刘玉敏赵哲耘
- 关键词：动态过程粗糙集支持向量机遗传算法
- 一种用于对fMRI脑功能连接数据进行特征约简的邻域粗糙集方法
- 本发明公开了一种用于对fMRI脑功能连接数据进行特征约简的邻域粗糙集方法，基于双鱼群智能搜索和信息观邻域粗糙集理论，提出一种与fMRI脑功能连接数据相结合的邻域粗糙集特征约简方法。具体包括以下步骤：获取静息态fMRI数据...
- 杨翠翠宋晓妮冀俊忠
- KLPP特征约简与RELM的高压隔膜泵单向阀故障诊断
- 2023年
- 为此提出基于核局部保持投影(KLPP)和正则化极限学习机(RELM)的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法。首先,提取单向阀振动信号的时域、频域、时频域特征,构建多域特征集;然后,通过KLPP算法对构建的多域特征集进行维数约简;最后,建立基于RELM的故障诊断模型,用于识别单向阀运行状态。实验结果表明,基于多域特征的故障诊断方法检测精度高于单域特征识别方法;KLPP约简多域特征集,可以有效消除信息冗余;建立的RELM故障诊断模型识别精度达到98.89%,能够有效识别高压隔膜泵单向阀故障类型。
- 李瑞李瑞范玉刚
- 关键词：单向阀故障诊断
- 基于自适应邻域选择与流形边距的多流形特征约简方法
- 本发明具体涉及基于自适应邻域选择与流形边距的多流形特征约简方法，包括：通过密度缩放因子算法计算每个样本点的密度缩放因子；通过样本点的密度缩放因子自适应调节其邻域值，得到每个样本点的理想邻域值；计算其最小线性表示权重，以此...
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- 唐益明
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