10.3969/j.issn.1000-386x.2024.01.009
基于自适应邻域局部保留ELM-AE的机械故障诊断
针对机器学习故障诊断中存在的先验知识依赖以及数据利用不充分问题,提出一种自适应邻域的局部保留极限学习机自动编码器方法.成对样本在原始数据空间和嵌入的表示空间中引入欧几里得距离惩罚因子,实现数据样本的相似性分类;提出一个统一的目标函数,可以同时学习数据表示和关联矩阵,并提出一个软判别约束防止过度拟合.实验结果表明,融合学习关联矩阵和数据表示方法具有学习速度快、泛化能力强和诊断精度高等优点.
极限学习机、自动编码器、关联矩阵学习、自适应邻域、机器故障诊断
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TP3;TH132.41(计算技术、计算机技术)
河南省重点研发与推广专项182102310793
2024-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
56-63
