论文研究流形学习在机械故障诊断中的应用研究 .pdf

BP神经网络在增压器故障诊断中的应用，程卿云，姜慧卿，本文对BP神经网络进行了介绍，然后通过将增压器的特征参数和故障进行分类确定神经网络的拓扑结构，通过采用增压器故障的样本数据�

准确提取振动信号的特征，是滚动轴承故障检测的关键问题，为此提出一种基于S能量谱特征提取的故障诊断方法。该方法对振动信号进行S变换，得到时频矩阵，并构建S能量谱，对S能量谱进行奇异值分解（Singula

针对使用多传感器信息融合技术进行故障诊断时，故障模式较多、基本概率赋值难以确定的问题，提出一种基于超球支持向量机与D-S证据理论相结合的故障诊断方法。该方法使用超球支持向量机针对每一个传感器的故障空间

提出了一个基于Web Service和XML技术的分布式分析服务系统，并将其应用到企业的设备故障诊断决策中。解决了传统分析服务重组性、重用性差，不支持异构的、分布的数据和系统等问题。

介绍了一种新型诊断方法,利用电流谐波对矿山电气设备劣化状态进行诊断。首先介绍了谐波故障诊断技术的解析理论,接着列出电动机劣化状态的诊断流程,并给出电动机劣化程度的判断标准分级,最后通过对新集二矿电动机

局部保持的流形学习通过从局部到整体的思想保持观测空间和内在嵌入空间的局部几何共性，发现嵌入在高维欧氏空间中的内在低维流形。分析了局部保持的流形学习算法的基本实现框架，详细比较了一些局部保持的流形学习算

全局保持的流形学习算法主要是基于保持高维观测空间和内在低维流形的全局几何特性。详细比较了全局保持的典型流形学习算法的特点及其相互之间的联系，标明了它们的优点与缺陷。实验说明这些方法发现的内在维数和内在

基于粗糙集的软计算方法及其在机械故障诊断中的应用rar,基于粗糙集的软计算方法及其在机械故障诊断中的应用

流形学习算法及泛化研究，王欣，张闯，本文介绍了流形学习以及目前流形学习研究中的几种常见的算法：等度归映射算法（Isomap，IsometricMapping），拉普拉斯特征映射算法（LE��

关键词识别是近年来语音识别研究的一个热点。提出了一种新的基于分层查询表的关键词识别模型，该模型具有简单、实用、快速的特点。利用该模型实现了路况信息查询系统，取得了较高的识别率，具有一定的实用性。