10.15918/j.tbit 1001-0645.2018.225
基于改进量子进化算法的稀疏特征提取方法
特征提取是进行模式识别的关键环节,利用稀疏分解将信号表达为具有一定结构特征的原子组合,为提取信号内部特征信息提供了一种有效途径.本文提出基于改进量子进化算法的稀疏特征提取方法,利用改进量子进化算法的并行性和全局搜索能力,使信号在过完备的原子库上实现快速精确的稀疏分解.对过完备的原子库进行量子比特概率幅编码,通过量子比特的交叉进化-变异操作更新原子库,以信号残差与原子的内积作为量子进化目标函数,筛选出最具信号结构特征的原子,凭借稀疏重构实现信号的特征提取.仿真信号和故障轴承振动信号的稀疏特征提取结果表明了所提方法的有效性和优越性.
模式识别、特征提取、量子进化算法、稀疏分解
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TH701(仪器、仪表)
国家自然科学基金资助项目;河南省高校重点科研项目;河南省科技攻关项目;中原工学院青年骨干教师资助项目
2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
512-518
