【摘 要】
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提出一种新的基于稀疏和近邻保持理论深层极限学习机(sparsity and neighborhood preserving deep extreme learning machines,简称SNP-DELM))的滚动轴承故障诊断方法。首先,
【机 构】
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江南大学江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,上海才月科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775243,51705203),江苏省重点研发计划资助项目(BE201702),山东省泰山产业领军人才计划资助项目,江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX18_1847)
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提出一种新的基于稀疏和近邻保持理论深层极限学习机(sparsity and neighborhood preserving deep extreme learning machines,简称SNP-DELM))的滚动轴承故障诊断方法。首先,将极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)与自编码器(autoencoder,简称AE)相结合,提出一种ELM-AE的结构,利用自编码器对极限学习机的隐含层进行分层;其次,将稀疏与近邻思想融入深层网络中,在投影过程中,通过稀疏表示保持数
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