【摘 要】
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为提高故障辨识准确率,提出一种专用于故障数据集自适应确定聚类类别数目的非参数加权特征提取（NWFE）和模糊核C-均值（KFCM）相结合的算法。以一个双跨度转子实验台作为实验研究对
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为提高故障辨识准确率,提出一种专用于故障数据集自适应确定聚类类别数目的非参数加权特征提取（NWFE）和模糊核C-均值（KFCM）相结合的算法。以一个双跨度转子实验台作为实验研究对象,在将核函数与模糊C-均值方法相结合的基础上,采用NWFE算法中加权聚类中心的计算实现了为每个样本分配不同的权值,并引入聚类评价指标PBMF自适应地确定出最佳聚类数目。用Iris经典数据集对算法进行验证表明,所提算法能够克服传统算法中存在的同等对待不同样本特征和完全靠先验知识确定聚类数目的弊端。将该算法应用到转子实验台模拟故障的
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