基于线性孪生支持向量机的特征选择方法

提出了一种基于线性孪生支持向量机（TWSVM）的嵌入式特征选择方法。该方法在构造分类器的过程中,通过在TWSVM原有优化模型中引入一个惩罚项,来实现特征选择。在求解过程中,采用交替迭代优化方法将该模型求解问题分解成两个子问题来处理,即标准TWSVM优化问题和关于特征权重的非线性约束优化问题,并分别对子问题进行有效求解。在UCI数据集上对算法进行了仿真分析和比较,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于压缩感知弱匹配追踪算法的信号特征提取

针对滚动轴承故障诊断中的特征提取问题,提出一种基于压缩感知弱匹配追踪算法的特征提取方法。针对轴承故障信号特征特点构建了一个由傅里叶字典和冲击时频字典组成的联合字典,作为弱匹配追踪算法中的过完备冗余原子库。进而利用改进的简化粒子群寻优算法在联合字典原子库中寻找最能匹配轴承故障信号特征的原子,实现故障信号的快速高效稀疏分解。在信号重构阶段提出了一种改进的阈值降噪策略,解决了软阈值降噪存在恒定偏差以及硬阈值降噪的不连续问题。对CWRU（Case Western Reserve University）轴承数据中心所提供的标准轴承故障信号和某钢厂滚动轴承实测信号进行了仿真,仿真结果验证了该方法的优越性。