作者：王广斌,李学军,黄良沛 单位：西北工业大学 出版：《机械科学与技术》2011年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJXKX2011010140 DOC编号：DOCJXKX2011010149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《正交迭代局部Fisher判别转子故障诊断》PDF+DOC2010年第05期 王广斌,刘义伦,黄良沛 《面向转子故障诊断的核局部边界Fisher判别方法》PDF+DOC2010年第01期 王广斌,黄良沛,康煜华 《基于功率控制的分布式检测融合算法》PDF+DOC2016年第02期 时晨光,汪飞,周建江,陈军 《基于加速度信息的人体步态识别算法研究》PDF+DOC2016年第05期 崔畅,王伟 《起落架收放人工智能监测系统》PDF+DOC1997年第03期 黄宜军,施德恒 《传感器网络中一种基于迭代流形学习的节点定位算法》PDF+DOC2007年第09期 李善仓,张德运,杨功元 《基于缺失数据填补的辐射源识别方法》PDF+DOC2010年第05期 刘海军,柳征,姜文利,周一宇 《低复杂度的宽带阵列测向算法》PDF+DOC2008年第05期 王进,赵拥军,王志刚 《旋转弹攻角测试的特征值神经网络算法》PDF+DOC2015年第01期 武有成,韩焱 《基于Kullback-Leibler散度的无源传感器数据关联》PDF+DOC2013年第06期 鹿传国,冯新喜,孔云波,张迪

    • 为更好识别转子系统故障，将正交思想引入到局部Fisher判别分析(LFDA)中，提出了一种基于Schur正交的局部Fisher判别(SOLFD)监督流形学习算法。算法以转子故障训练样本为监督信息，通过局部加权邻接矩阵重新定义类内散度和类间散度，构建局部Fisher判别函数。以判别函数值最大化为目标，通过Schur正交分解方式求解最优正交投影向量。将新增测试数据投影到该向量上，获取新数据故障类别信息。转子故障诊断实验表明，相对其他流形学习算法，SOLFD算法有更好的诊断效果。

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