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搜索资源 - Singular Value Decomposition clustering
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基于GM算法和QR分解实现的稳健奇异值分解算法,通过该算法可以获取一个数居阵的稳健方差-协方差阵。在该稳健方差-协方差阵上可以进行诸如,稳健主成份分解、稳健聚类、稳健因子分析等操作。-GM based on QR decomposition algorithm and the realization of the stability of singular value decomposition algorithm, the algorithm can be accessed through a
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An adaptive image denoising technique based on
the nonlocal means (NL-means) algorithm is investigated in this
research. The proposed method first employs the singular value
decomposition (SVD) method and the K-means clustering (Kmeans)
techn
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为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法,采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识
别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解,利用
奇异值分解技术进一步提取各模态特征,通过FCM形成标准聚类中心,采用海明贴近度对测试样本进行分类,并通过计算分类系数和“卜均模糊嫡对分类性能进行评价,将该方法
应用于滚动轴承变负荷故障诊断。通过与基于经验模态分解的特征提取方法对比,该方法对标准FCM
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