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不平衡学习在电力设备故障诊断中的应用
被引量:
2
1
作者
袁帅
张慧丽
+2 位作者
王晓燕
王涵
赵波
《信息与电脑》
2019年第9期38-40,共3页
针对电力设备中正常类数量多、故障类数量少的特点,传统分类方法不易取得较好效果。笔者提出将不平衡学习应用与故障诊断。根据数据特征引入不平衡学习算法,介绍不平衡学习算法的常用方法,即抽样、集成学习算法和融合不平衡的集成学习算...
针对电力设备中正常类数量多、故障类数量少的特点,传统分类方法不易取得较好效果。笔者提出将不平衡学习应用与故障诊断。根据数据特征引入不平衡学习算法,介绍不平衡学习算法的常用方法,即抽样、集成学习算法和融合不平衡的集成学习算法,并通过实验得到性能最好的故障诊断模型。实验结果表明,自适应合成抽样与极限随机树的融合算法(ADASYN+ET)取得了较好效果,Avg_Acc达到82.53%,G_mean达到80.74%。因此,不平衡学习在电力设备故障诊断中有较好的应用效果。
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关键词
故障诊断
多类分类
不平衡学习
上抽样
集成学习
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职称材料
一种加权的MCLP分类模型及其在不平衡数据集上的应用
2
作者
朱梅红
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011年第21期18-21,共4页
在数据挖掘的分类问题中,经常出现数据集内类别不平衡现象。大部分分类方法对于不平衡数据集内的小类数据,分类精度并不理想。文章分析了多目标线性规划分类方法(简称MCLP)在不平衡数据集上的表现;然后从模型角度,提出了面向不平衡数据...
在数据挖掘的分类问题中,经常出现数据集内类别不平衡现象。大部分分类方法对于不平衡数据集内的小类数据,分类精度并不理想。文章分析了多目标线性规划分类方法(简称MCLP)在不平衡数据集上的表现;然后从模型角度,提出了面向不平衡数据集的加权MCLP分类模型。从理论上分析了加权MCLP分类模型的有效性,并从实证角度,与其他方法进行了比较。
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关键词
多目标线性规划
分类
类分布
上抽样
下
抽样
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职称材料
题名
不平衡学习在电力设备故障诊断中的应用
被引量:
2
1
作者
袁帅
张慧丽
王晓燕
王涵
赵波
机构
郑州电力高等专科学校信息通信系
出处
《信息与电脑》
2019年第9期38-40,共3页
文摘
针对电力设备中正常类数量多、故障类数量少的特点,传统分类方法不易取得较好效果。笔者提出将不平衡学习应用与故障诊断。根据数据特征引入不平衡学习算法,介绍不平衡学习算法的常用方法,即抽样、集成学习算法和融合不平衡的集成学习算法,并通过实验得到性能最好的故障诊断模型。实验结果表明,自适应合成抽样与极限随机树的融合算法(ADASYN+ET)取得了较好效果,Avg_Acc达到82.53%,G_mean达到80.74%。因此,不平衡学习在电力设备故障诊断中有较好的应用效果。
关键词
故障诊断
多类分类
不平衡学习
上抽样
集成学习
Keywords
fault diagnosis
multi-class classification
imbalanced learning
over-sampling
ensemble learning
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
一种加权的MCLP分类模型及其在不平衡数据集上的应用
2
作者
朱梅红
机构
首都经济贸易大学统计学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011年第21期18-21,共4页
基金
首都经济贸易大学校级重点项目(2011XJZ013)
文摘
在数据挖掘的分类问题中,经常出现数据集内类别不平衡现象。大部分分类方法对于不平衡数据集内的小类数据,分类精度并不理想。文章分析了多目标线性规划分类方法(简称MCLP)在不平衡数据集上的表现;然后从模型角度,提出了面向不平衡数据集的加权MCLP分类模型。从理论上分析了加权MCLP分类模型的有效性,并从实证角度,与其他方法进行了比较。
关键词
多目标线性规划
分类
类分布
上抽样
下
抽样
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
C811 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不平衡学习在电力设备故障诊断中的应用
袁帅
张慧丽
王晓燕
王涵
赵波
《信息与电脑》
2019
2
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职称材料
2
一种加权的MCLP分类模型及其在不平衡数据集上的应用
朱梅红
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2011
0
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职称材料
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引证文献
统计分析
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