一种基于平均影响值数据变换的k-近邻故障诊断方法
基本信息
申请号 | CN201711127926.7 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN108053093A | 公开(公告)日 | 2018-05-18 |
申请公布号 | CN108053093A | 申请公布日 | 2018-05-18 |
分类号 | G06Q10/06;G06K9/62;G06N3/08 | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 文成林;吴兰 | 申请(专利权)人 | 郑州鼎创智能科技有限公司 |
代理机构 | 郑州优盾知识产权代理有限公司 | 代理人 | 孙诗雨;谢萍 |
地址 | 450001 河南省郑州市高新技术产业开发区冬青街7号A2座16楼1602号 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明公开了一种基于平均影响值数据变换的k‑近邻故障诊断方法,步骤如下:S1,采集数据集合X;S2,对数据集合X进行标准化处理;S3,构建BP神经网络;S4,计算数据集合的平均影响值MIV;S5,计算加权后的数据集合X′;S6,将加权后的数据集合X′输入到k‑近邻分类器中进行故障诊断,得到故障结果。本发明将标准化处理后的数据通过BP神经网络得到数据变化的平均影响值MIV,MIV能够反映出BP神经网络的权重矩阵的变化情况,是评价BP神经网络输入参数相关性的最佳指标,所以MIV可以测定出神经网络输入神经元对输出神经元的影响权重。根据MIV对输入数据集进行处理能对数据集中有效特征进行突出,降低数据的维度,增强输入数据集与输出的关联性。 |
