[发明专利]一种基于最大相关熵准则的多维信号特征融合方法在审
| 申请号： | 202110381734.9 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113191397A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 董鑫源;林鹏;曹九稳 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最大相关熵准则的多维信号特征融合方法。首先，针对最小均方误差的不足，引入核函数理论，介绍了最大相关熵准则；然后，提出最大相关熵准则替换最小均方误差，作为ELM‑AE的损失函数；其次，详细介绍了公式的推导过程，堆叠多个ELM‑AE构成一个基于最大相关熵准则的深层神经网络；再次，针对某轴流压气机发生旋转失速的机械振动信号，提取信号的多维时域统计特征指标和非线性特征熵；最后，利用深度神经网络对提取的多维信号特征做特征融合，通过特征可视化分析，进一步验证了所提方法在特征融合方面的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大 相关 准则 多维 信号 特征 融合 方法 | ||
【主权项】：
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