公开(公告)号：CN114118292B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202111476386.X

申请日：2021-12-06

Applicant: 东北大学

Inventor： 高鸿瑞 ,  张颖伟 ,  冯琳 ,  李豪 ,  朱红博

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/2132 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于线性判别邻域保持嵌入的故障分类方法，属于故障监测与诊断技术领域。本发明方法在基于类别信息的邻域保持嵌入模型的基础上引入线性判别分析思想，将基于类别信息的邻域保持嵌入模型与线性判别分析模型结合，考虑样本高维局部流形结构的同时充分考虑样本的全局结构，构建线性判别邻域保持嵌入模型并求解。通过本发明构建模型中的基于类别信息的邻域保持嵌入思想充分考虑样本局部高维流形结构，同时利用样本类别的先验信息计算线性判别分析思想中的样本类内散度矩阵和类间散度矩阵，充分考虑采集样本点的全局信息，从样本全局和局部信息的两个角度出发对高维样本进行降维，从而得到更优质的降维效果，提高对故障分类的准确性。

公开(公告)号：CN114118292A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111476386.X

申请日：2021-12-06

Applicant: 东北大学

Inventor： 高鸿瑞 ,  张颖伟 ,  冯琳 ,  李豪 ,  朱红博

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于线性判别邻域保持嵌入的故障分类方法，属于故障监测与诊断技术领域。本发明方法在基于类别信息的邻域保持嵌入模型的基础上引入线性判别分析思想，将基于类别信息的邻域保持嵌入模型与线性判别分析模型结合，考虑样本高维局部流形结构的同时充分考虑样本的全局结构，构建线性判别邻域保持嵌入模型并求解。通过本发明构建模型中的基于类别信息的邻域保持嵌入思想充分考虑样本局部高维流形结构，同时利用样本类别的先验信息计算线性判别分析思想中的样本类内散度矩阵和类间散度矩阵，充分考虑采集样本点的全局信息，从样本全局和局部信息的两个角度出发对高维样本进行降维，从而得到更优质的降维效果，提高对故障分类的准确性。