【摘 要】
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针对不平衡数据进行处理,结合自适应邻近的混合重取样的方法处理原始数据中小类数据,增加小类数据的有效实例;设计了一种基于相似函数的欠采样算法处理,减少大类数据的重复性
【机 构】
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广西大学电气工程学院,华北电力大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51867003),广西科技计划基金项目(桂科AB16380193)。
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针对不平衡数据进行处理,结合自适应邻近的混合重取样的方法处理原始数据中小类数据,增加小类数据的有效实例;设计了一种基于相似函数的欠采样算法处理,减少大类数据的重复性数据,在不改变数据高信息性的情况下对数据降维,最后将特征数据导入到支持向量机中采用粒子群算法对参数进行优化。实验结果表明,特征量的提取在该模型中预测性能达到79.21%,在极限学习与随机森林(RF)算法中提升度为22.93%与48.83%,均有显著的提升,为风力机叶片结冰故障诊断提供了新的思路。
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