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基于改进LE和约束种子K均值的半监督故障识别
基于改进LE和约束种子K均值的半监督故障识别
摘要：故障识别在现代工业系统中至关重要，可以提高生产效率，降低故障率，减少停机时间和维修成本。然而，在实际应用中，由于故障数据的不足和标记数据的质量问题，传统的监督学习方法往往表现不佳。因此，本文提出了一种基于改进局部特征提取方法（LE）和约束种子K均值（CKM）的半监督故障识别方法。
1.引言
故障识别是工业系统中的一项重要任务，其主要目标是通过对系统运行状态的监测和分析，快速、准确地检测出系统中的故障，并及时进行维修和修复。传统的故障识别方法主要基于监督学习，即需要大量的标记数据进行训练。然而，在实际应用中，很难获取到足够的标记数据。此外，由于故障数据的特殊性，标记数据的质量也往往不高。因此，如何充分利用未标记数据和改进局部特征提取方法，进行半监督故障识别是一个值得研究的问题。
2.相关工作
为了克服监督学习方法中标记数据不足和质量问题的限制，研究人员提出了许多半监督学习方法。其中，一种主要方法是基于图的半监督学习方法。该方法通过构建样本之间的相似性图，将未标记数据与标记数据进行关联。然后，通过优化一个目标函数，同时考虑标记数据和未标记数据的约束，得到最佳的分类结果。然而，传统的图半监督学习方法通常依赖于全局特征提取方法，而忽略了局部特征的信息，从而导致分类性能的下降。
3.方法
本文提出了一种基于改进局部特征提取方法（LE）和约束种子K均值（CKM）的半监督故障识别方法。首先，利用LE方法对标记数据进行特征提取，获得高质量的局部特征表示。然后，通过构建相似性图，将未标记数据与标记数据进行融合。接下来，利用CKM方法，基于融合后的相似性图，进行分类训练。最后，根据分类训练结果，对未标记数据进行分类预测，实现半监督故障识别。
4.实验结果
在故障数据集上的实验结果表明，本文提出的方法在半监督故障识别任务中表现出了很好的性能。相比传统的监督学习方法，本文方法在标记数据不足的情况下，能够充分利用未标记数据的信息，提高分类性能。同时，与传统的图半监督学习方法相比，本文方法能够更好地保留局部特征的信息，从而提高分类准确性。
5.结论
在本文中，我们提出了一种基于改进LE和约束种子K均值的半监督故障识别方法。通过利用LE方法对标记数据进行特征提取，并通过CKM方法将未标记数据与标记数据进行关联，我们能够充分利用未标记数据的信息，提高故障识别的性能。实验结果表明，本文方法在故障识别任务中表现出了优越的性能，对工业系统的故障识别具有重要的实际意义。
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关键词：半监督学习，故障识别，局部特征提取，相似性图，K均值，工业系统