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(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：針對(duì)傳統(tǒng)K最近鄰特征投影(KNNFP)算法中假設(shè)各維特征對(duì)分類(lèi)的貢獻(xiàn)相同而導(dǎo)致分類(lèi)性能下降的問(wèn)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(lèi)效果更好，同時(shí)還可以分析各特征對(duì)分類(lèi)的貢獻(xiàn)程度，并利用改進(jìn)算法對(duì)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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