【摘 要】
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针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,
【机 构】
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广西图像图形与智能处理重点实验室（桂林电子科技大学）,北京华电天仁电力控制技术有限公司,中国电子科技集团公司第54研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762025,62062028),广西重点研发计划项目(AB18126053,AB18126063,AD18281002),国家能源科技环保集团股份有限公司资助项目(IKY.2019.0002),广西自然科学基金资助项目(2017GXNSFAA198226,2019GXNSFDA185007,2019GXNSFDA185006,2018GXNSFAA294058),广
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针对风机数据集的不平衡问题,提出了一种BSMOTE-Sequence采样算法,在合成新样本时综合考虑空间和时间特征,并对新样本进行清洗,从而有效减少噪声点的生成。首先,根据每个少数类样本的近邻样本的类别比例,将少数类样本划分为安全类样本、边界类样本和噪声类样本。然后,对每个边界类样本都遴选出空间距离、时间跨度最接近的少数类样本集,利用线性插值法合成新样本,并过滤掉噪声类样本以及类间重叠样本。最后,以支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)人工神经网络作为风机齿轮箱故障检测
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