【摘 要】
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线性局部切空间排列（LLTSA）为无监督的维数约简方法,在对高维故障特征集进行维数约简时,不能利用部分样本的类别标签信息,使得获得的低维特征仍出现混叠的情况。针对这个问题,
【机 构】
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郑州升达经贸管理学院信息工程系,郑州升达经贸管理学院金融贸易系,驻江津地区军代室
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线性局部切空间排列（LLTSA）为无监督的维数约简方法,在对高维故障特征集进行维数约简时,不能利用部分样本的类别标签信息,使得获得的低维特征仍出现混叠的情况。针对这个问题,提出了半监督线性局部切空间排列（SS-LLTSA）的维数约简方法,即利用部分标签信息来调整样本点与点之间的距离以形成新的距离矩阵,通过新的距离矩阵进行邻域构建,实现了数据本质流行结构和类别标签信息的结合,能够提取区分度更好的低维特征。此外,还通过支持向量机（SVM）来建立低维特征与故障类别的对应关系,实现故障诊断。SS-LLTSA维数约
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