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基于模糊Fisher准则特征选择算法降低故障特征维度论文.pdf

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基于模糊Fisher准则特征选择算法降低故障特征维度论文.pdf

淮阴工学院毕业设计说明书(论文)G126361G20133G195335G201331引言自20世纪90年代以来,计算机科学、信号处理技术、人工智能的进步和发展,现代化的工程技术系统正朝着大规模、复杂化的方向发展。大量高维数据中含有许多冗余特征,这些特征的存在不仅会大大增加学习算法的训练时间和计算复杂度,而且可能降低分类的准确度。因此,在高维数据中合理地选择特征可以有效去除不相关和冗余的特征,从而提高学习算法的效率,减少计算复杂度。特征选择1(FEATURESELECTION)作为一种常见的降维方法是模式识别和机器学习领域的重要研究方向,研究成果十分显著,但是也存在许多G19486G20168G19760要进一步研究。G4531是G6455从G2511G4091特征G19702中选择G1455G7680种G16884G1376G7735准G7472G1352的特征G4480G19702。G1958G11550的是G1455选G2090的G7472G1352特征G4480G19702G6256G7604G5418的分类G6214G3342G5506模G3515G17902G2144和特征选择G2173G17921G1388G11082G14371G7460G4013的G20148G9083G13038度,这不但提高G1206模G3515的G8971化能G2251、可理G16403G5719和计算效率,G2620时可降低“维度G9902G19694”的发G11087G20161率。特征选择可以去除冗余特征提高机G7904G7029G19660G16890G7133G13038度和G16890G7133效率。2特征选择的研究现状G2023G5530,G16307征2为G1206G5461G16021特征提G2566算法G6655G17952模G3515特征的不G17379,提高G1081维模G3515的G7920G13138效果,G16917G7095提G2090G1206一种G3626G1214G1912G20668G11797识的G1081维模G3515特征向量G2264G5681选择算法。G16917算法G2137G11096G7701G16914模G3515计算G2612种特征向量的G1912G20668G11797识,G10086G2622G2264G5681地

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