学习矢量量化

作品数：71被引量：251H指数：8
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基于声信号的滚动轴承故障诊断研究被引量：6
《振动与冲击》2023年第21期237-244,共8页陈剑 徐庭亮 黄志 孙太华 李雪原 季磊 杨惠杰 
安徽省科技重大专项(17030901049)。
结合小波包短时能量散布熵、回溯搜索算法以及学习矢量神经网络,提出一种基于声信号的滚动轴承故障诊断新方法。首先利用小波包分解结合短时能量对声信号进行脉冲能量提取,突出与故障相关的时频子空间的能量分布,再通过计算各子空间短...
关键词：轴承故障诊断 声信号 短时能量散布熵 学习矢量量化 回溯搜索算法 
模糊协方差学习矢量量化的茶叶品种分类研究
《光谱学与光谱分析》2023年第2期638-643,共6页李晓 陈勇 梅武军 武小红 冯亚杰 武斌 
国家自然科学基金项目(31471413);滁州职业技术学院校级自科重点项目(YJZ-2020-12);滁州职业技术学院院级人才项目“优秀骨干教师”(YG2019026,YG2019024);江苏大学大学生创新训练计划项目(202010299084Z)资助。
茶叶是全球最受欢迎饮品之一,且具有丰富的营养价值,但目前市面上的茶叶鱼龙混杂,难以辨别。因此,快速准确的分类方法对茶叶进行鉴别具有重要的研究意义。由于大多数化合物基频吸收带均出现在波长为2500~25000 nm的中红外区域,茶叶的中...
关键词：中红外光谱 茶叶 模糊聚类 主成分分析 线性判别分析 
基于改进LVQ算法的塔式起重机运行状态检验被引量：3
《机电工程》2022年第11期1636-1642,共7页周庆辉 刘浩世 刘耀飞 李欣 谢贻东 
国家自然科学基金青年科学基金项目(51905028);住房与城乡建设部科技计划项目(2022 K 079)。
为了提高起重机运行安全检验结果的准确性,避免误判,并且提高塔式起重机检验的智能化水平,提出了一种基于改进的学习矢量量化(LVQ)人工神经网络模型,实现了对塔式起重机运行安全状态的智能检验。首先,根据近年来建筑工地塔式起重机的检...
关键词：自行式起重机 运行安全状态 安全技术标准和规范 学习矢量量化 人工神经网络模型 LVQ分类器 
基于对数欧氏度量学习的概率黎曼空间量化方法
《计算机应用研究》2022年第3期661-667,680,共8页张晓铖 唐凤珍 
国家自然科学基金资助项目(61803369);中国科学院大学生创新实践训练计划资助项目(E01Z010601)。
在许多机器学习应用中,需要分析的数据可能由对称正定矩阵构成,而经典的欧氏机器学习算法处理这种数据的性能较差。针对此问题,提出一种新的基于对数欧氏度量学习的概率黎曼空间量化方法。该方法将对称正定矩阵看做对数欧氏度量下黎曼...
关键词：对称正定矩阵 学习矢量量化 对数欧氏度量 黎曼几何 流形结构 
基于学习矢量量化的空调压缩机声纹诊断方法被引量：7
《计算机工程与设计》2021年第9期2634-2641,共8页欧阳城添 袁瑾 
国家自然科学基金项目(61561024、61462034、61563019);江西省自然科学基金项目(20151BAB207035);江西省研究生创新专项基金项目(YC2018-S332)。
针对传统空调压缩机故障诊断工况信号采集困难的缺点,提出一种基于学习矢量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络的空调压缩机声纹识别模型用于空调压缩机故障诊断,将声纹识别技术引入压缩机故障诊断。对压缩机的声音数据进...
关键词：空调压缩机 故障诊断 声纹识别 学习矢量量化 梅尔倒谱系数 
基于LVQ和THz时域光谱的玉米品种分类鉴别研究被引量：7
《中国粮油学报》2019年第2期125-129,共5页李慧 吴静珠 刘翠玲 孙晓荣 余乐 
国家自然科学基金(61807001);北京市教委重点项目(KZ201310011012);河北省科技计划项目任务书(16272916)
农作物的产量和品质与其自身的品种密切相关,因此品种鉴别对于农业生产和安全具有极为重要的意义。研究提出将太赫兹时域光谱(THz-TDS)与神经网络学习矢量量化(LVQ)相结合的方法用于四类玉米品种鉴别。实验选取120粒玉米样本的衰减全反...
关键词：玉米种子 太赫兹时域光谱 衰减全反射 学习矢量量化 
学习矢量量化神经网络在人脸朝向识别中的应用
《忻州师范学院学报》2018年第2期59-61,共3页李萍 
人脸朝向识别的研究具有重要意义,建立了基于人工神经网络(ANN)的人脸朝向识别模型,根据学习矢量量化(LVQ)神经网络的原理,利用MATLAB神经网络工具箱,完成网络的建立、网络训练和网络测试,并通过仿真实验来实现人脸定位识别。实验结果表...
关键词：人脸朝向识别 人工神经网络 学习矢量量化 特征提取 
面向异构并行架构的大规模原型学习算法
《哈尔滨工业大学学报》2016年第11期53-60,共8页苏统华 李松泽 邓胜春 于洋 白薇 
国家自然科学基金(61203260);黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2015017);哈尔滨工业大学科研创新基金(HIT.NSRIF.2015083)
为解决当前原型学习算法在大规模、大类别机器学习和模式识别领域的计算密集瓶颈问题,提出一种采用GPU和CPU异构并行计算架构的可扩展原型学习算法框架.一是通过分解和重组算法的计算任务,将密集的计算负载转移到GPU上,而CPU只需进行少...
关键词：原型学习 学习矢量量化 手写汉字识别 并行归约 异构并行计算 
基于主成分分析和学习矢量量化的会话初始协议识别研究被引量：1
《计算机工程》2016年第6期125-130,共6页李进东 王韬 吴杨 雷东 
国家自然科学基金资助项目"分组密码代数旁路攻击技术研究"(61173191)
针对加密会话初始协议(SIP)识别困难以及相关研究工作较少,对入侵检测、网络流量监控等工作带来不便的问题,提出基于主成分分析(PCA)和学习矢量量化(LVQ)网络的SIP协议识别模型。通过对SIP协议的网络流特征进行PCA,提取出累计贡献率高于...
关键词：会话初始协议 主成分分析 学习矢量量化 特征值 加密协议 流特征 
基于主成分分析和学习矢量化的神经网络岩性识别方法被引量：16
《测井技术》2015年第5期586-590,共5页胡红 曾恒英 梁海波 罗静 王剑波 
国家科技重大专项大型油气田煤层气开发山西沁水盆地煤层气水平井开发示范工程(2011ZX05061)资助
利用测井资料识别岩性的关键是建立非线性数学模型。针对测井曲线数量多和BP算法的局限,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和学习矢量量化神经网络(Learning Vector Quantization,LVQ)的岩性识别方法。建立可...
关键词：测井解释 数据处理 主成分分析 学习矢量量化 岩性识别 特征提取 样本优选 
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