【摘 要】
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针对电力设备中正常类数量多、故障类数量少的特点,传统分类方法不易取得较好效果。笔者提出将不平衡学习应用与故障诊断。根据数据特征引入不平衡学习算法,介绍不平衡学习算
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针对电力设备中正常类数量多、故障类数量少的特点,传统分类方法不易取得较好效果。笔者提出将不平衡学习应用与故障诊断。根据数据特征引入不平衡学习算法,介绍不平衡学习算法的常用方法,即抽样、集成学习算法和融合不平衡的集成学习算法,并通过实验得到性能最好的故障诊断模型。实验结果表明,自适应合成抽样与极限随机树的融合算法(ADASYN+ET)取得了较好效果,Avg_Acc达到82.53%,G_mean达到80.74%。因此,不平衡学习在电力设备故障诊断中有较好的应用效果。
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