论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄佳林,茅大钧,倪新宇
关键词: 数据挖掘,上下文感知,特征排序,数据分类
来源: 电力科学与技术学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学,电力工业
单位: 上海电力学院自动化工程学院
基金: 国家青年自然科学基金(61503237)
分类号: TM507;O223
DOI: 10.19781/j.issn.1673-9140.2019.04.007
页码: 48-53
总页数: 6
文件大小: 1434K
下载量: 56
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