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摘要
针对实际工程应用中,难以在管道声学信号中提取有效的故障特征的问题,提出了一种广义Fisher-互信息特征选择方法的管道堵塞故障特征。广义Fisher准则可以删除无关的和鉴别性能较差的特征,但不能去除冗余特征,在利用多特征对故障信号进行识别时冗余特征会降低分类器性能。利用广义Fisher准则对管道故障特征集进行筛选,选取鉴别性较强的特征;计算特征之间互信息构成互信息矩阵,去除特征集中的冗余特征,选取最优子集,利用多标签k近邻算法(ML-kNN)对多种管道工况进行识别,得到特征子集的分类准确率。实验结果表明,方法在分类任务中的有效性。
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单位自动化学院; 昆明理工大学
