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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明公开了不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法、存储介质和设备，包括如下步骤：使用凝聚层次聚类算法AHC对少数样本进行聚类；计算出每个子集群与多数类的中心距，比较其中心距，选出候选子集群并使用k‑NN去噪；根据子集群的大小和子集群的错分代价，确定每个子集群的过采样大小；使用MWMOTE在每个少数子集群中合成新的实例；采用IMWMOTE与LS‑SVM结合在一起进行小样本糅杂不平衡故障诊断，增加模型的可解释性。本发明巧妙地解决了涡轮转子系统等高端设备中不平衡、异构数据采样建模的难题，提供了一种具有出色可解释性的采样模型。
主权项：1.一种不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法，其特征在于，至少包括如下步骤：步骤1.获取数据，使用凝聚层次聚类算法AHC对少数样本进行聚类；步骤2.计算出每个子集群与多数类的中心距，比较其中心距，选出候选子集群并使用k-NN去噪；步骤3.根据子集群的大小和子集群的错分代价，确定每个子集群的过采样大小；步骤4.使用MWMOTE在每个少数子集群中合成新的实例；步骤5.采用IMWMOTE与LS-SVM结合在一起进行小样本糅杂不平衡故障诊断，增加模型的可解释性；在步骤3中，包括计算出子集群的大小和子集群的错分代价，将总采样数平均分，总采样数的二分之一以每个子集群的误分代价为权重，另外二分之一以每个子集群的样本数量为权重，分别计算出每个子集群的采样数；所述计算出子集群的大小和子集群的错分代价的计算公式如下所示： ；所述将总采样数平均分，总采样数的二分之一以每个子集群的误分代价为权重，另外二分之一以每个子集群的样本数量为权重，分别计算出每个子集群的采样数，具体公式为： ；其中，为聚类后每个子集群的采样数，为多数类的样本数量，为少数类的样本数量，n为子集群数，为子集群的样本数量；为第i个子集群的误分代价；为所有子集群的误分代价；为第i个子集群的真阳性；为第i个子集群的真阴性；为第i个子集群的假阳性；为第i个子集群的假阴性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 不平衡样本下汽轮机转子故障诊断方法、存储介质和设备
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