典型文献
mRMR特征筛选和随机森林的故障诊断方法研究
文献摘要：
针对滚动轴承原始振动信号重要特征信息被较强背景噪声淹没以及提取的时域特征冗余度较高、相关性较强的缺点,提出一种基于最大相关-最小冗余(max-relevance and min-redundancy,mRMR)特征筛选和随机森林的滚动轴承故障诊断研究方法.首先将原始信号进行自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)得到一系列固有模态分量(IMFs),分析IMF并去掉高频噪声和一部分虚假分量,再将信号进行重构并提取其时域特征,通过mRMR去除冗余性和相关性较高的特征向量,使筛选出的特征子集与标签有最大的依赖性,最后将该特征子集输入到随机森林分类器进行分类.实验表明,mRMR具有优良的特征搜索策略,重要特征均靠前得到选取,仅需3个特征便能达到较高的分类准确率,效率高于其余特征选择算法.
文献关键词：
特征筛选;时域特征;mRMR;冗余性;相关性
中图分类号：
作者姓名：
常梦容;王海瑞;肖杨
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]常梦容;王海瑞;肖杨-.mRMR特征筛选和随机森林的故障诊断方法研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(03):175-183
A类：
B类：
mRMR,特征筛选,故障诊断方法,振动信号,特征信息,背景噪声,淹没,时域特征,冗余度,max,relevance,redundancy,滚动轴承故障诊断,诊断研究,自适应噪声完整集成经验模态分解,CEEMDAN,固有模态分量,IMFs,去掉,高频噪声,虚假分量,冗余性,特征向量,特征子集,签有,集输,随机森林分类器,特征搜索策略,分类准确率,特征选择算法
AB值：
0.34179
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