[发明专利]一种基于LDA-KMEDOIDS的改进KNN故障分类方法在审
| 申请号： | 202010324991.4 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111523594A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 李祖欣;周哲;蔡志端;杜树新;王燕锋;崔琛焕 | 申请（专利权）人： | 湖州师范学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F30/27 |
| 代理公司： | 杭州宇信知识产权代理事务所(普通合伙) 33231 | 代理人： | 王健 |
| 地址： | 313000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LDA‑KMEDOIDS的改进KNN故障分类方法，首先使用结合ReliefF算法和线性判别分析(LDA)算法的混合特征生成方法对样本特征进行筛选并对样本类间可分性进行改善，以提高故障分类准确率。然后采用K‑Medoids算法对训练样本聚类，以减少KNN分类过程计算量。最后，通过田纳西‑伊斯曼(TE)化工过程，验证了所提算法在故障分类时间上远小于基本KNN算法，同时保留了较高的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lda kmedoids 改进 knn 故障 分类 方法 | ||
【主权项】：
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