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冷水机组故障状态下故障样本数据具有非高斯的特性,传统的线性降维方法难以应用于其故障数据的特征提取.针对此问题,综合均匀流形逼近和投影(UMAP)方法适用于高维非高斯数据的特性与树突网络(DD)对大样本数据的良好分类能力,并使用自适应矩估计(Adam)在DD权重更新过程中替代其原先的梯度下降法,提出了一种基于UMAP-A...  相似文献   
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