PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Fast optimization schemes for feature selection in analog circuits fault diagnosis

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Prosta optymalizacja procesu selekcji cech w diagnostyce układów analogowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The aim of this work is to systematize the knowledge resulting from research on the impact of the feature selection on the quality of diagnostic procedures in the diagnosis of nonlinear systems. Particular attention was devoted to the selection of appropriate comparative criteria and optimization algorithms necessary for the selection of defects in the studied nonlinear systems, so that the inclusion of the elements in the process of detection and location of single and multiple catastrophic failures is possible to the highest degree. Basing on the research and simulations results, the fast, “low-costs” method for feature selection using new data quality indexes was invented and tested on real circuits examples.
PL
Celem pracy jest usystematyzowanie wiedzy wynikającej z badań realnego wpływu selekcji cech na jakość procedur wykrywania uszkodzeń w diagnostyce układów nieliniowych. Szczególna uwaga została poświęcona na dobór właściwych kryteriów porównawczych i algorytmów optymalizacyjnych niezbędnych w procesie wyboru atrybutów uszkodzeń badanych układów nieliniowych tak, aby w jak największym stopniu możliwe było uwzględnienie tolerancji elementów w procesie detekcji i lokalizacji jednokrotnych i wielokrotnych uszkodzeń katastroficznych. Opierając się na wynikach analiz i symulacji opracowano i przetestowano na przykładach, szybki w działaniu algorytm selekcji cech wykorzystujący nowe indeksy oceny jakości zbioru danych.
Rocznik
Strony
65--69
Opis fizyczny
Bibliogr. 24 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Politechnika Łódzka, Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej, ul.Stefanowskiego18/22, 90-924 Łódź
autor
  • Politechnika Łódzka, Instytut Systemów Inżynierii Elektrycznej, ul.Stefanowskiego18/22, 90-924 Łódź
Bibliografia
  • [1] Anderberg M.R., Cluster analysis for applications, Academic Press, New York, San Francisco, London. 1973.
  • [2] Everitt B.S., Cluster Analysis, Edward Arnold, London, 1993.
  • [3] Golonek T., Rutkowski J., Genetic–algorithm–based method for optimal analog test points selection, IEEE Trans. Cir. Syst. II, vol.54, pp.117-121, 2007.
  • [4] Julong D., Introduction of Grey System, Journal of Grey System, vol.1, no.1, 1989.
  • [5] Kennedy.J, Eberhard R.C, Shi J.H., Swarm Intelligence. Academic Press, 2001.
  • [6] Kennedy.J, Eberhard R.C., A discrete binary version of the particle swarm algorithm, IEEE Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 1997.
  • [7] Largo-Fernandez L.F., Corbacho F., Normality-based validation for crisp clustering, Pattern Recognition, 43, 3,782- 795, 2010.
  • [8] Liu S., Forrest J.Y., Advances in Grey Systems Research, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010.
  • [9] Migdał-Najman K., Ocena jakości wyników grupowania przegląd bibliografii, Przegląd statystyczny, R. LVIII, Zeszyt 3- 4, 2011.
  • [10] Ming-Tso Chiang M., Mirkin B. Intelligent choice of the number of clusters in k-means clustering: an experimental study with different cluster spreads, Journal of classification, 27, 1,3-40, 2010.
  • [11] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, OWPW, Warszawa 2006.
  • [12] Ossowski M., Korzybski M., Improving analog circuit fault diagnosis by testing points selection, Proceedings of International Conf. On Signals and Electronic Systems, ICSES 2012, IEEE Xplore Digital Library
  • [13] Ossowski M., Improving neural network methods for time domain fault analysis of nonlinear analog circuits by feature selection, Elektronika 2010, R.51 nr 12 pp.36-39, 2010.
  • [14] Ossowski M., Korzybski M., Data mining based algorithm for analog circuits fault diagnosis, Przegląd Elektrotechniczny, R. 89 NR 2a/2013 , 285-287.
  • [15] Perez R.E, Behdinan K., Particle swarm approach for structural design optimization. Computers and Structures, vol.85, pp.1579-1588, 2007.
  • [16] Petrovic S., A comparison between the Silhouette Index and The Davies-Bouldin Index in labeling IDC Clusters, Proceedings of the 11th NORDEC, Linkoping, 2006.
  • [17] Prasad V.C and Babu N.S.C., Selection of test nodes for analog fault diagnosis in dictionary approach, IEEE Trans. Inst. Measurement, vol.49, 1289-1297, 2000.
  • [18] Rousseeuw P.J., Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis, Journal of of computational and applied mathematics, 20, 1, 53-65, 1987.
  • [19] Sobczak W, Malina W., Methods of selection and reduction of information, WNT, Warsaw, 1985.
  • [20] Sneath P.H.A., Sokal R.R., Numerical Taxonomy. The principles and practice of numerical classification, W.H. Freeman & Company, San Francisco, CA, 1973.
  • [21] Starzyk J.A., Liu D., Liu Z.H., Nelson D.E, and Rutkowski J., Entropy-based optimum test points selection for analog fault dictionary techniques, IEEE Trans. Inst. Measurem., vol.53, pp.754-761, 2004.
  • [22] Tadeusiewicz M., Hałgas S., Korzybski M., Multiple catastrophic fault diagnosis of analog circuits considering the component tolerances, International Journal on Circuit Theory and Application,
  • [23] Wang S., Cheng-Lin L., Zheng L., Feature selection combining Fisher Criterion and principal feature analysis, Proc. of VI-th Int.Conf. on Machine Learning and Cybernetics, Hong Kong, pp.1149-1154, 2007.
  • [24] Yin L., Ge Y., Xiao K., Wang X., Quan X., Feature selecion for high-dimensional data, Neurocomputing 105, pp.3-11, 2013.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-c6a1a5dc-6b1c-4ccf-a8a7-436ea199ba87
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.