【摘 要】
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随着科学技术与数据挖掘研究的不断深入,大数据时代已全面来临。顺应时代潮流,机器学习也成为了当下较为热门的研究方向。然而,传统的机器学习算法只能在数据分布均衡时发挥较好的作用,但实际操作中大部分的数据都是非均衡的,此时传统的机器学习算法就不太适用了。以轴向柱塞泵的故障诊断为例,在实际的故障诊断中,故障类样本数量与正常类样本数量相差巨大,此时常用的分类算法就难以取得好的效果。因此,将非均衡数据处理方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51875498）； 河北省自然科学基金重点项目（E2018203339）；
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随着科学技术与数据挖掘研究的不断深入,大数据时代已全面来临。顺应时代潮流,机器学习也成为了当下较为热门的研究方向。然而,传统的机器学习算法只能在数据分布均衡时发挥较好的作用,但实际操作中大部分的数据都是非均衡的,此时传统的机器学习算法就不太适用了。以轴向柱塞泵的故障诊断为例,在实际的故障诊断中,故障类样本数量与正常类样本数量相差巨大,此时常用的分类算法就难以取得好的效果。因此,将非均衡数据处理方法引入轴向柱塞泵故障诊断中就显得十分重要。本文主要研究非均衡数据处理方法与其在轴向柱塞泵故障诊断中的应用,主要内容为以下两部分:针对二类非均衡问题,本文提出了基于特征选择与空间聚类的SMOTE算法。此方法对SMOTE算法易产生噪声、边界模糊等问题进行了改进,为验证算法效果,将该算法与传统算法在UCI数据集上进行对比,结果表明改进算法有着更好的效果。针对轴向柱塞泵实际故障诊断中采集到的故障类数据远少于正常类数据的情况,为提升故障分类精确率,提出了一种基于平衡随机森林（BRF）的轴向柱塞泵故障诊断方法。BRF算法是随机森林（RF）的改进算法,它将欠采样方法与RF结合,强化了RF处理非均衡数据的能力。通过开源的UCI数据集对该算法的性能进行了测试,相较于RF以及SMOTE与RF的组合算法SMOTE-RF,BRF算法在少数类分类精确率方面有所提升。最后,将BRF算法应用于轴向柱塞泵的故障诊断中。结果表明,在类间数据不均衡的条件下,相较于RF及SMOTE-RF算法,BRF算法能够取得更高的故障分类精确率。
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