【摘 要】
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为了解决现有多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy, MSE）方法提取复杂序列特征时存在的计算效率低及幅值信息缺失等问题，提出精细化改进多尺度快速样本熵（Refined Improved Multiscale Fast Sample Entropy, RIMFSE）方法。首先使用快速样本熵代替传统样本熵，通过改进重构向量匹配机制大幅降低了计算成本，而后使用改进的多尺度拓展
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为了解决现有多尺度样本熵（Multiscale Sample Entropy, MSE）方法提取复杂序列特征时存在的计算效率低及幅值信息缺失等问题，提出精细化改进多尺度快速样本熵（Refined Improved Multiscale Fast Sample Entropy, RIMFSE）方法。首先使用快速样本熵代替传统样本熵，通过改进重构向量匹配机制大幅降低了计算成本，而后使用改进的多尺度拓展方法代替传统的粗粒化方法，避免了幅值信息的丢失。在此基础上，结合最大相关最小冗余（Max-relevance and Min-redundancy, mRMR）方法及支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类器提出一种新的旋转机械故障诊断方法。使用齿轮箱和轴承两个故障数据集对提出方法的性能进行验证，同时将提出的方法与MSE,复合MSE（Composite Multiscale Sample Entropy, CMSE）及精细化复合MSE（Refined Composite Multiscale Sample Entropy, RCMSE）等现有方法进行对比。结果表明，相较于MSE、CMSE及RCMSE,提出的方法在鲁棒性、计算效率及识别精度等方面均具有明显优势，为基于熵特征提取的旋转机械故障诊断提供了一种新的思路。
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本实验以4种不同烘焙程度和3种不同嫩度的黄大茶茶样为对象,选择专家应用茶叶感官审评方法、优选评价员小组应用定量描述分析法（Quantitative Descriptive Analysis,QDA）、消费者评价小组应用适合项勾选法（Check-All-That-Apply,CATA）和消费者喜好度检验进行评价,结合统计学方法判别黄大茶样品之间的感官差异及消费者喜好度,为茶产品公司深入了解产品特性和
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