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J-GLOBAL ID：201602216816907417   整理番号：16A0885578

PSOクラスタリングと特徴の寄与度のオイルモニタリング情報特徴選択法に基づく【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection of Oil Monitoring Information Based on PSO Clustering and Feature Contribution

著者 (4件)： Shi Xinfa (Qingdao Oil Monitoring Center,Naval University of Engineering) ,  Liu Dongfeng (Qingdao Oil Monitoring Center,Naval University of Engineering) ,  Zhou Zhicai (Qingdao Oil Monitoring Center,Naval University of Engineering) ,  Yang Kun (School of Energy and Power Engineering,Wuhan University of Technology)
資料名： Runhua Yumifeng  (Runhua Yumifeng)
巻： 41  号： 1  ページ： 86-89,114  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2971A  ISSN： 0254-0150  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 特徴選択は,オイルモニタリング多技術手段の総合的応用のキー問題の一つを実現することであった。オイル監視情報の特徴に対して,1つのオイルモニタリング情報特徴選択法を提案した。この方法では,まずKサンプルを実現するPSOクラスタリングアルゴリズムはサンプルに対して無監督クラスタリングを施し,事前分類の平均値を採用する;次にこれを特徴選択の根拠として,定義の特徴の寄与を採用,各特徴クラスタ化結果への寄与を計算し,そして,教師なしのフィルタープレス型特徴選択を実現する。ある型のディーゼルエンジンの潤滑油の原子スペクトルと赤外スペクトル情報における応用を発射することにより,このアルゴリズムが良い実現オイルモニタリング情報の特徴選択,特徴指標の数を減少させることができることを示して,,また情報モニタリングのオイル依存度と相関が高いという特性のために特徴選択をもたらす可能性がある重要な情報を削除するときの問題を避けることができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 潤滑油 ,  原子スペクトル ,  赤外スペクトル ,  *クラスタ化 ,  ディーゼル機関 ,  アルゴリズム ,  *特徴選択
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： machinery ,  oil monitoring ,  feature selection ,  PSO clustering ,  feature contribution

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： PSO ,  クラスタリング ,  オイル ,  モニタリング情報 ,  特徴選択