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J-GLOBAL ID：202202269255597140   整理番号：22A0703059

分散Lempel-Ziv複雑性に基づく特徴抽出と分類の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparative study of feature extraction and classification based on dispersion Lempel-Ziv complexity

著者 (13件)： Jiao Shangbin (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Jiao Shangbin (Shaanxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Geng Bo (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Li Yuxing (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Li Yuxing (Shaanxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Zhang Qing (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Zhang Qing (Shaanxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Wang Qing (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Wang Qing (Shaanxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Li Yujun (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Li Yujun (Shaanxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Wang Wenqing (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Wang Wenqing (Shaanxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an, China)
資料名： International Journal of Numerical Modelling: Electronic Networks, Devices and Fields  (International Journal of Numerical Modelling: Electronic Networks, Devices and Fields)
巻： 35  号： 2  ページ： e2949  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0597A  ISSN： 0894-3370  CODEN： IJNFEX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 信号の重要な複雑性特徴として,Lempel-Ziv複雑度(LZC)は,単純から計算の利点があるが,振幅情報を無視し,低振幅で低感度を持つ。分散Lempel-Ziv複雑度(DLZC)は,最近提案された非線形動的方法であり,雑音の比較的大きい割合でさえ雑音に対する免疫の利点を持ち,異なる病理学的状態を記述するために用いられてきた。生物医学の分野におけるその良い性能を考慮して,著者らは,水中音響および故障診断の分野にDLZCを導入し,DLZCに基づく船舶および歯車故障信号のための特徴抽出法を提案し,次に,DLZC-KNNと呼ばれる提案特徴抽出法の有効性をさらに確かめるために,DLZCをK-最近傍(KNN)と組み合わせることによって,知的分類法を提案した。特徴抽出と分類に関する比較実験を行った:特徴抽出比較実験のために,著者らは,Lempel-Ziv複雑性(LZC),置換エントロピー(PE),分散エントロピー(DE),および変動ベース分散エントロピー(FDE)に基づく,他の特徴抽出方式と提案した特徴抽出法を比較した。”Lempel-Ziv複雑度(LZC),置換エントロピー(PE),分散エントロピー(DE),および変動ベース分散エントロピー(FDE);分類比較実験のために,認識率に及ぼす異なる特徴および異なる分類器の影響を比較し,また,実験に及ぼす種々のパラメータの影響を議論した。結果は,DLZCには信号複雑性のより良い表現があり,DLZC-KNN分類法は故障診断と水中音響の分野において他の比較方法より高い認識率を得ることを示す。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  雑音 ,  水中音響 ,  ゆらぎ ,  故障 ,  分類 ,  信号 ,  船舶 ,  故障診断 ,  *特徴抽出 ,  音波信号 ,  非線形力学
準シソーラス用語： 生物医学 ,  複雑性 ,  複雑度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 音響信号 ,  分類 ,  分散Lempel-Ziv複雑性 ,  特徴抽出 ,  ゆらぎに基づく分散エントロピー ,  非線形動力学

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： Lempel-Ziv複雑性 ,  特徴抽出 ,  分類 ,  研究