| 注册
首页|期刊导航|计算机与数字工程|一种基于半监督流形学习的抽油机故障诊断方法

一种基于半监督流形学习的抽油机故障诊断方法

赵万平

计算机与数字工程2017,Vol.45Issue(6):1025-1028,4.
计算机与数字工程2017,Vol.45Issue(6):1025-1028,4.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2017.06.003

一种基于半监督流形学习的抽油机故障诊断方法

Pumping Unit Fault Diagnosis Method Based on Semi-supervised Manifold Learning

赵万平1

作者信息

  • 1. 东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318
  • 折叠

摘要

Abstract

According to indicator diagram of known samples in actual production of oil is deficient,A semi supervised recogni?tion method based on manifold learning is proposed. Low-dimensional feature space can be obtained using manifold learning algo?rithm by labeled and unlabeled sample data to the data collected for feature extraction. It can achieve the purpose of fault diagnosis in the low-dimensional feature space for fault pattern classification,and achieve good effect in practical application.

关键词

示功图/半监督/流形学习/识别

Key words

indicator diagram/semi-supervised/manifold learning/distinguish

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

赵万平..一种基于半监督流形学习的抽油机故障诊断方法[J].计算机与数字工程,2017,45(6):1025-1028,4.

基金项目

国家自然科学基金项目"基于集成学习的生物医学文本信息抽取方法研究"(编号:61402099)资助. (编号:61402099)

计算机与数字工程

OACSTPCD

1672-9722

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文