| 基于特征加權(quán)的KNNFP改進(jìn)算法及在故障診斷中的應(yīng)用 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：357 K | |
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| 文檔介紹：針對傳統(tǒng)K最近鄰特征投影(KNNFP)算法中假設(shè)各維特征對分類的貢獻(xiàn)相同而導(dǎo)致分類性能下降的問題，提出一種基于特征加權(quán)的KNNFP改進(jìn)算法(WKNNFP)。改進(jìn)算法利用ReliefF算法確定特征的權(quán)值，使樣本的分類效果更好，同時還可以分析各特征對分類的貢獻(xiàn)程度，并利用改進(jìn)算法對軸承故障進(jìn)行診斷。結(jié)果表明,改進(jìn)算法的診斷率優(yōu)于傳統(tǒng)的KNN和KNNFP算法。 | |
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