A novel local linear embedding algorithm via local mutual representation for bearing fault diagnosis

嵌入 代表(政治) 分类器(UML) 计算机科学 算法 模式识别(心理学) 人工智能 相互信息 数学 数据挖掘 政治 政治学 法学
作者
Yuanhong Liu,Beibei Shi,Shixiang Lü,Zhiwei Gao,Fangfang Zhang
出处
期刊:Reliability Engineering & System Safety [Elsevier BV]
卷期号:: 110135-110135
标识
DOI:10.1016/j.ress.2024.110135
摘要

The locally linear embedding algorithm (LLE) mainly extracts significant features by mining the local neighborhood structure of the data. However, when the data exhibit strong nonlinearity in high-dimensional space, the single neighborhood structure of the LLE algorithm may not accurately capture the local linear relationships between instances, which degrades the performances of the LLE. Therefore, we propose a multi-structure neighborhood locally linear embedding algorithm via local mutual representation (LMR-LLE). Firstly, in each neighborhood, multiple local neighborhood structures of one instance are mined via local mutual representation to enhance the interconnectivity between the instances. Furthermore, the multiple neighborhood structures are fused in the low-dimensional space to construct a global reconstruction model, and the ultimate significant features are acquired by determining the model's optimal solution. Finally, the extracted features are fed into a classifier for bearing fault diagnosis. Extensive experiments on two rolling bearing datasets illustrate that the LMR-LLE based diagnosis method has better performance accuracy than conventional LLE-based algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
kgrvlm发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
彭于晏应助jiajia采纳,获得10
1秒前
wanci应助儿乖乖采纳,获得10
1秒前
1秒前
三叶草完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
一一一完成签到 ,获得积分10
1秒前
SciGPT应助机灵飞珍采纳,获得10
2秒前
黄鱼鱼完成签到,获得积分10
3秒前
eyo完成签到,获得积分10
4秒前
樊璐完成签到,获得积分10
4秒前
Bonnienuit完成签到 ,获得积分10
4秒前
时光是个无赖完成签到,获得积分10
4秒前
椰子发布了新的文献求助10
5秒前
欧阳振应助从若采纳,获得10
5秒前
我是老大应助直播采纳,获得10
5秒前
Ava应助YI采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
哈哈哈哈或完成签到,获得积分20
6秒前
等待德地完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
碧方发布了新的文献求助200
7秒前
7秒前
7秒前
欣喜的以丹完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
FashionBoy应助黑黑黑采纳,获得10
8秒前
250发布了新的文献求助10
8秒前
gg完成签到,获得积分10
8秒前
施白玉完成签到,获得积分10
9秒前
SciGPT应助忘川采纳,获得10
9秒前
9秒前
10秒前
自然不愁发布了新的文献求助10
10秒前
wqq发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
可可完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3974797
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519250
关于积分的说明 11197623
捐赠科研通 3255405
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797769
邀请新用户注册赠送积分活动 877156
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806202