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基于Parzen窗的Vague集理论用于油液原子光谱特征优选
油液原子光谱 特征选择 Vague集
2011/5/16
油液原子光谱信息量大且具有模糊性，严重影响了在故障诊断中的应用效率和精度。为选择数量少、效率高的光谱特征，提出了一种光谱特征选择的新方法。基于齿轮箱实验台架，模拟了齿轮正常磨损状态和两种典型故障，并采集了油液样本。将三种磨损状态视为三个Vague集，光谱特征值视为Vague集上的Vague值。基于Vague值之间的相似度量，定义了平均Vague敏感度(mean vague sensitivity，...
提出了一种基于Parzen窗的半监督模糊C-均值(Semi-supervised Fuzzy C-Means Based on Parzen window，PSFCM)聚类算法。根据训练样本确定出模糊C-均值(Fuzzy C-Means，FCM)的初始聚类中心;利用Parzen窗法计算出测试样本对各类状态的隶属度后，重新定义了隶属度迭代公式。通过齿轮箱磨损实验台模拟了齿轮箱的2种典型磨损故障并采集...