Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In this study, PCA (principal component analysis) was used to select features and eliminate the redundancy features in process of rolling bearing fault monitoring. And then a new method was mentioned out to optimize the feature space with P-PCA (parts principal component analysis), which needs to deal with the data of each fault categories with PCA firstly, and then reconstructed the feature space...
In this study, a new method was mentioned out to optimize the feature space with P-PCA(Parts Principal Component Analysis), which needs to deal with the data of each fault categories with PCA firstly, and then rebuild the feature space with parts principal components which were got previously. And all this were based on PCA (Principal Component Analysis), which aim at feature selection and redundancy...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.