文件名称:
基于核化局部全局一致性学习的提升机故障诊断
开发工具:
文件大小: 179kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-07-13
详细说明：典型的局部全局一致性学习(Learning with Local and Global Consistency,LLGC)是基于图的半监督学习算法,虽然可以对样本进行有效标注,但对非线性数据却无能为力,且会出现维数灾难现象。为此,在LLGC的基础上引入核函数,提出核化局部全局一致性学习(KLLGC)解决上述问题。提升机故障诊断的实验结果表明KLLGC的有效性和可行性。
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