论文研究基于一种小波核优化学习的KSPP子空间故障特征提取.pdf

针对电子系统故障诊断中有效特征提取困难、核属性约简方法中核函数与核参数选择繁琐等问题，提出了一种基于自优化小波核稀疏保持投影的子空间特征提取方法。通过对核极化准则的改进，使得新准则不仅可以处理多类别信息，而且可以保留同一类别数据间的局部结构特征。以墨西哥帽小波核函数为对象，基于改进的核评估准则构建优化目标函数，并采用粒子群优化算法进行核参数选择；将优化的小波核作为核稀疏保持投影的核函数，最终实现了在核子空间中对有效特征的提取。实验结果表明，相比于其他流行的子空间特征提取方法，提出的方法有效提升了分类精度，具有良好的泛化性能。