基于聚类优化的非负矩阵分解方法及其应用

简介

针对不断增加的机电系统运行状态信息,传统的特征提取和选择方法已无法满足需求。根据非负矩阵分解典型算法的特点,基于非负矩阵分解的聚类特性,提出了一种面向故障诊断的分解方法。通过分类能力和迭代效率的对比分析,选择了相关性约束和稀疏性约束的改进型交替最小二乘迭代算法,确定了低维嵌入维数及迭代初始化方法,在UCI测试数据集和TEP系统的特征选择应用中验证了该方法的有效性。