【摘 要】
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针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t-SNE的数据特征提取和故障分类方法。首先,利用t-SNE算法对故障数据进行非线
【机 构】
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云南大学信息学院; 仲恺农业工程学院; 云南电网有限责任公司电力科学研究院;
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针对在工业过程中数据普遍存在的非线性特性,基于数据的局部相关关系对分类的影响,提出一种基于t-SNE的数据特征提取和故障分类方法。首先,利用t-SNE算法对故障数据进行非线性特征提取,获取数据的关键区分特征,然后用FDA和SVM算法实现故障分类和识别。最后,通过TE过程进行实验仿真分析,并分别与KPCA-FDA、LE-FDA、KPCA-SVM、LE-SVM算法进行了比较,定量评估结果表明:经过t-SNE降维处理的数据,利用不同的分类器都能获得较高准确率的分类效果。
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