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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。 展开更多
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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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。 展开更多
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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星上抽样侦听统计自适应多址接入协议 被引量：1
3
作者 王凯东 田斌 易克初 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期635-640,共6页
提出一种新颖的多址接入协议—星上抽样侦听统计自适应多址接入协议。该协议考虑到卫星链路长时延特点,在星上对上行链路信道进行抽样侦听,统计每一固定的时间片中上行信道忙/闲比例,计算出各站最合理的分组发送概率,并通过下行链路广... 提出一种新颖的多址接入协议—星上抽样侦听统计自适应多址接入协议。该协议考虑到卫星链路长时延特点,在星上对上行链路信道进行抽样侦听,统计每一固定的时间片中上行信道忙/闲比例,计算出各站最合理的分组发送概率,并通过下行链路广播到各站,以实现发送概率的自适应控制。理论分析和仿真结果表明:该协议可将上行链路的吞吐率提高并稳定到最大值区间附近,使端到端传输时延明显减小。 展开更多
关键词 卫星网络 星上处理 星上交换 星上抽样侦听统计自适应多址
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