基于K-means Bayes和AdaBoost-SVM的故障分类
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国家重点研发计划(51405-01B02)


Fault Classification Based on K-means Bayes and AdaBoost-SVM
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    摘要:

    传统的故障分类方法大多假设不同类别的数据样本量是相似或相等的. 然而在实际的工业过程中采集到的数据多数是正常数据, 少部分是故障数据, 这就造成了数据的不平衡. 针对不平衡数据问题, 本文提出了一种K-means Bayes与AdaBoost-SVM相结合的故障分类方法, 通过设计两种独立的分类器, 并利用D-S证据理论对分类结果融合, 以弥补各自对某些类别分类能力较弱的缺陷. 实验证明, 本文提出的故障分类方法与单一Bayes或SVM比较, 具有更高的分类准确率.

    Abstract:

    Traditional fault classification methods mostly assume similar or equal sample sizes for different types of data. However, the bulk of data collected in the actual industrial process is normal with a minority belonging to fault data, which causes data imbalance. Aiming at the imbalanced data, this study proposes the fault classification method combining K-means Bayes with AdaBoost-SVM. Two independent classifiers are designed with the D-S evidence theory to merge the classification results, so as to make up for their weak classification capabilities for certain categories. Experiments show that the fault classification method proposed in this study has higher classification accuracy than single Bayes or SVM.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

黄子扬,周凌柯.基于K-means Bayes和AdaBoost-SVM的故障分类.计算机系统应用,2022,31(7):239-246

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  • 收稿日期:2021-10-14
  • 最后修改日期:2021-11-08
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  • 在线发布日期: 2022-05-30
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