特征加权WKNNFP算法提升故障诊断效率

"基于特征加权的KNNFP改进算法是一种针对传统K最近邻特征投影(KNNFP)算法存在的问题提出的优化策略。原始KNNFP算法假设所有特征对分类的贡献相等，这可能导致在实际应用中，如轴承故障诊断，分类性能下降。该改进算法主要通过引入ReliefF算法来赋予特征不同的权重，以更好地反映各特征的实际影响力。ReliefF算法根据特征的重要性来调整权重，使得在分类过程中，关键特征能得到更多关注，从而提高分类的准确性。 WKNNFP算法的核心在于对每个测试样本在不同特征维度上的投影值进行加权处理，而不是简单地平均或同等对待。在预分类阶段，它会根据特征的权重来执行KNN算法，而非均匀地使用所有特征。这种方法可以降低对样本库容量的依赖，减少计算复杂度，特别是在小样本情况下，提高了分类的效率和实用性。 通过对轴承故障的实验应用，结果显示，基于特征加权的WKNNFP算法在诊断性能上超越了传统的KNN和KNNFP算法，显示出其在实际故障诊断中的优越性。这是因为该算法能够更精准地识别出影响故障的关键特征，从而提升故障识别的精确度。 WKNNFP算法不仅改进了KNNFP在特征选择和权重分配上的不足，而且在保持非参数分类方法优势的同时，提高了分类的稳健性和准确性。这对于那些数据集中特征不均衡或者存在噪声的情况尤其适用，是当前智能感知和故障诊断领域中的一个重要进展。"