基于代价敏感主动学习的氧化铝蒸发过程故障检测(英文)

针对氧化铝蒸发过程故障检测中标注者不切实际的假设和控制参数难以确定问题,提出改进的代价敏感主动学习方法。给出了代价敏感主动学习形式化描述和放松了标注者不切实际的假设。为了提高分类精度和减少标注代价,该方法结合粒子群优化和代价敏感主动学习。利用连续的粒子群优化代价敏感主动学习的控制参数,该参数用于最大化未标注样本的信息度和最小化标注代价。将所提出的方法应用于氧化铝蒸发过程故障检测,实验结果表明,该方法能正确地选择控制参数,有效地减少了误分类代价和标注代价,提高了故障检测率。

针对入侵检测的代价敏感主动学习算法

入侵检测系统通过提供可能由恶意攻击导致的告警信息来保护计算机系统.为了能够利用历史数据自动提升入侵检测的性能,机器学习方法被引入入侵检测.但是,高质量训练数据的获取往往需要繁重的劳动或代价昂贵的监控过程.同时,不同类型的误分类导致的代价也是不一样的,入侵检测需要使误分类代价最小.针对这两种需要综合考虑的问题,提出一种基于代价敏感主动学习的入侵检测分类器构造方法ACS.该方法结合代价敏感学习和主动学习方法,其目标为减少学习代价敏感分类器的标注次数,使代价敏感分类器的误分类代价最小.该方法在主动学习的学习引擎中使用代价敏感学习算法替代传统的错误最小学习算法,同时在采样引擎中使用最大误分类代价的采样标准.ACS方法在主动学习中版本空间的构造、更新过程都针对代价敏感环境作了对应的改进,使该算法能够以较高的收敛速度收敛到误分类代价最小的目标函数.在入侵检测数据集KDDCUP99上的的实验表明,ACS方法能够有效地减少学习代价敏感分类器的标注次数.

基于代价敏感主动学习的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测数据集在搜集过程中存在标注成本较高的问题,引入主动学习有利于选择有价值的数据样例来快速构建数据集,但是主动学习一般选出不确定度最高的样例进行人工标注,并未考虑低不确定度样例。为了进一步降低数据标注的成本,融合信息熵与相对熵提出一种基于代价敏感的混合式主动学习策略。该策略首先使用基于信息熵的主动学习策略,将信息熵最高的样例交由领域专家进行人工标注;对于信息熵最低的样例,借助查询委员会进行二次分析,若满足阈值则进行伪标注。实证研究表明,在同等标注样例的情形下,该策略的AUC值要优于其他3种经典的主动学习策略。使用基于代价敏感的主动学习查询策略可以有效提高软件缺陷预测领域的标注效率并降低标注成本。

储层预测的代价敏感主动学习算法

传统的储层预测需要耗费大量的时间且对研究人员的专业能力要求极高,采用人工智能方法实现储层预测可以有效地改善预测效率.然而,因为环境、设备等原因导致油气井数据中存在大量属性值缺失,大大降低了储层识别精度.针对属性值缺失造成分类困难的问题,提出一个统一评估和动态选择的代价敏感主动学习算法(Active Learning Algorithm with Unified Evaluation and Dynamic Selection,ALES):(1)考虑各种代价的设置和计算,包括误分类代价、属性代价、标签代价和样本代价;(2)使用softmax回归实现对属性值和标签价值的统一评估;(3)提出一种具有排列组合和贪婪策略的最优获取方案,实现属性值和标签的动态选择.采用三个真实测井数据进行实验,显著性实验分析证明了ALES的有效性及其相对于监督代价敏感分类算法和缺失填补算法的优越性.

基于代价敏感主动学习算法的2型糖尿病诊断

建立2型糖尿病诊断模型,并通过主动学习解决医疗数据中标记样本较少的问题。2型糖尿病的诊断可以被看作一个代价敏感的二分类问题,本文基于逻辑回归模型、支持向量机模型和人工神经网络模型,采用基于期望误差减小的代价敏感主动学习方法,将主动学习算法和代价敏感分类算法相结合来构建诊断模型,将不同的误分类代价考虑到样本的选择中。在2型糖尿病诊断问题中,基于期望误差减小的代价敏感主动学习算法表现最优,以较少的样本标记达到了最低的误分类代价,因此主动学习算法能够减少医疗数据挖掘中需要标记的样本数,节省标注成本,同时保证模型的性能。

基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机研究

针对样本集中的类不平衡性和样本标注代价昂贵问题,提出基于不确定性采样的自训练代价敏感支持向量机。不确定性采样通过支持向量数据描述评价未标注样本的不确定性,对不确定性高的未标注样本进行标注,同时利用自训练方法训练代价敏感支持向量,代价敏感支持向量机利用代价参数和核参数对未标注样本进行预测。实验结果表明:该算法能有效地降低平均期望误分类代价,减少样本集中样本需要标注次数。

动态神经网络分类器主动学习算法及其智能控制应用

针对动态神经网络分类器训练时采样时间长、计算量大的问题,提出一种动态神经网络分类器的主动学习算法。根据主动学习AL(Active Learning)算法中一种改进型不确定性采样策略,综合考虑样本的后验概率及其与已标记样本间的相似性,标注综合评价得分值较小的样本,将其用于对网络分类器的训练。通过Sobol’敏感度分析法,神经网络适时地增加敏感度值较大或删减敏感度值较小的隐层神经元,以提高其学习速率,减小输出误差。分类器训练仿真实验结果表明,与被动学习算法相比,该算法能够大大缩短网络分类器训练时间,降低其输出误差。将该算法用于液压AGC系统中,实验结果表明,该算法可实现系统中PID控制器参数的在线调节,提高了厚度控制精度,以此验证了该算法的适用性。

抽油机故障诊断的分布驱动主动学习算法

抽油机示功图直观显示了抽油机工作情况,但实际工况情况呈现典型的长尾分布特性,类别严重不平衡。传统方法无法准确识别小类别工况,也无法获得井下工作状态准确识别。针对这一问题,提出一种基于分布驱动的多类别长尾数据代价敏感主动学习算法(Cost-sensitive active learning algorithm based on distribution-driven multi-class long-tailed data,CALA)。首先,考虑数据分布特性,以最小化代价为优化目标确定数据的最佳聚类簇数;其次,通过加入预分类误差代价来更新之前得到的最佳聚类簇数;然后,构建集成分类模型作为分类器;最后,通过迭代来平衡数据分布。采用某油田真实的示功图数据进行测试,显著性实验分析证明CALA在小类别工况诊断上具有更好的性能。

基于改进的QBC和CS-SVM的故障检测

针对复杂工业过程样本集中的类不平衡、样本标注代价昂贵和样本孤点的问题,研究基于委员会投票选择(MQBC)和代价敏感支持向量机(CS-SVM)的故障检测方法.给出未标注样本信息度的定义,提出改进的委员会投票选择算法.主动代价敏感学习通过MQBC选择信息度高的未标注样本对其标注并添加到训练集.CS-SVM将不同类样本的误分类赋予不同的误分类代价,从而提高CS-SVM的故障检测率.最后,以铜闪速熔炼过程为例,实验结果验证了所提出方法的有效性.