上下文感知的局部线性特征排序算法用于设备故障诊断

摘要：

特征的选择和排序是分析故障数据的重要环节,高效的特征提取和排序算法可以减少在数据分析中的特征数量,可以从数据中提取更有意义的设备状态信息,减少信息冗余.由于在特征空间中不同区域的特征相对重要性不同,该文提出一种基于上下文感知特征映射的局部线性特征排序框架.实验证明,该算法可以在外界条件变化的情况下识别设备的重要特征,甚至能使特征重要性排序和数据分类变得更简单.

关键词：数据挖掘、上下文感知、特征排序、数据分类

所属期刊栏目：34

分类号：TM930;TP391

资助基金：国家青年自然科学基金61503237

在线出版日期：2020-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-53