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基于核化局部全局一致性学习的提升机故障诊断
  • 80
  • 136
  • 作者

    陈洪飞

  • 单位

    中国煤炭科工集团上海研究院

  • 摘要
    典型的局部全局一致性学习(Learning with Local and Global Consistency,LLGC)是基于图的半监督学习算法,虽然可以对样本进行有效标注,但对非线性数据却无能为力,且会出现维数灾难现象。为此,在LLGC的基础上引入核函数,提出核化局部全局一致性学习(KLLGC)解决上述问题。提升机故障诊断的实验结果表明KLLGC的有效性和可行性。
  • 关键词

    故障诊断核函数局部全局一致性分类器

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