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代价敏感概率神经网络及其在故障诊断中的应用
被引量：
17
1
作者
唐明珠
阳春华
+1 位作者
桂卫华
谢永芳
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期1074-1078,共5页
针对传统的分类算法大多以误分率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别和数据集的非平衡性的问题,提出代价敏感概率神经网络算法.该算法将代价敏感机制引入概率神经网络,用期望代价取代误分率,以期望代价最小化为目标,基于期望代价最...
针对传统的分类算法大多以误分率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别和数据集的非平衡性的问题,提出代价敏感概率神经网络算法.该算法将代价敏感机制引入概率神经网络,用期望代价取代误分率,以期望代价最小化为目标,基于期望代价最小的贝叶斯决策规则预测新样本类别.采用工业现场数据和数据集German Credit验证了该算法的有效性.实验结果表明,该算法具有故障识别率高、泛化能力强、建模时间短等特点.
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关键词
代价
敏感
学习
概率
神经网络
分类
代价
敏感
概率
神经网络
原文传递
题名
代价敏感概率神经网络及其在故障诊断中的应用
被引量：
17
1
作者
唐明珠
阳春华
桂卫华
谢永芳
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2010年第7期1074-1078,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60874069
60634020)
+1 种基金
国家863计划项目(2009AA04Z137)
湖南省自然科学基金项目(09JJ3122)
文摘
针对传统的分类算法大多以误分率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别和数据集的非平衡性的问题,提出代价敏感概率神经网络算法.该算法将代价敏感机制引入概率神经网络,用期望代价取代误分率,以期望代价最小化为目标,基于期望代价最小的贝叶斯决策规则预测新样本类别.采用工业现场数据和数据集German Credit验证了该算法的有效性.实验结果表明,该算法具有故障识别率高、泛化能力强、建模时间短等特点.
关键词
代价
敏感
学习
概率
神经网络
分类
代价
敏感
概率
神经网络
Keywords
Cost-sensitive learning
Probabilistic neural network
Classification
Cost-sensitive probabilistic neural network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
代价敏感概率神经网络及其在故障诊断中的应用
唐明珠
阳春华
桂卫华
谢永芳
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2010
17
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