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在静电场中质心位于静电平衡或那些能够被接受的平衡位置处,基于这一思想提出了一种发现簇中心的新方法。根据静电场中电荷间的引力作用来确定质心位置,然后根据相应的准则(如最小距离准则等)使用选定的质心对数据点进行聚类。最后将提出的方法与K-means算法进行实验对比,结果表明该方法克服了K-means算法存在的问题,例如,对噪声和初始聚类中心敏感以及易于陷入局部最优等。该方法具有很高的效率,并且对多维数据集有强的鲁棒性。 相似文献
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针对传统齿轮故障信号处理中,对单一信号进行处理造成的敏感特征信息遗失问题,提出形态非抽样小波(MUDW)的多测点齿轮故障振动信号融合预处理方法,以充分利用各信号所蕴含的特征信息,减少噪声及干扰成分的影响。该方法首先应用时域同步平均(TSA)对各通道信号进行预处理;然后,根据形态非抽样小波的基础框架将信号分解,并采用相关峭度(CK)和加权运算的方式,表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,提高有用近似信号的比重;在此基础上,建立融合准则将各分解层信号进行融合,改善重构信号的特征信息;最后,齿轮裂纹故障实验证明:该方法能够较好地抑制噪声,明显突出故障齿轮啮合频率及其倍频,融合效果理想。 相似文献
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