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摘要
为了获取岩石破裂过程有效的声发射信号特征，更好地对岩石破裂状态进行分类，提出一种基于流形学习算法的局部线性嵌入特征融合方法进行数据降维。以红砂岩为研究对象设计室内单轴压缩实验采集信号，然后对原始声发射信号预处理并对信号进行特征提取，以时域、频域下的特征向量重新组合成一组新的多维特征向量，采用主元分析和流形学习局部线性嵌入算法分别进行降维。比较两种算法降维后融合特征的聚类效果二维和三维分布图，使用局部线性嵌入算法降维后，4种状态分布相对更近，呈一条水平线趋势，且各状态交叉混叠数目较少，第一状态没有一个样本错判，且4个状态相比于主元分析降维后的聚类效果更集中。再比较两种算法降维后融合特征的敏感度之和，局部线性嵌入算法融合特征敏感度之和远大于主元分析算法，说明经过局部线性嵌入算法降维后得到的融合特征更多地表征了原始信号包含的局部信息，同时证明了局部线性嵌入算法相比主元分析算法具有更好的聚类效果。最后经局部线性嵌入特征融合下的砂岩破裂状态分类实验验证，融合特征后的识别率相对单一的时域特征识别提高了6%。该方法能显著提高岩石破裂状态分类的识别率，降维性能相对突出。
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单位江西理工大学; 机电工程学院
