非均衡数据

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基于工业非均衡数据的故障诊断方法研究
《信息与电脑》2025年第3期132-136,共5页魏璇 黄洋 
2024年浙江纺织服装职业技术学院校内项目“基于工业大数据的非均衡数据故障诊断与维护性预测”(项目编号:2024-1D-001);浙江省高职教育“十四五”教学改革项目“基于产业生态的数字化转型工程师培养模式探索”(项目编号:jg20230182)。
文章主要针对工业大数据环境非均衡数据的故障诊断方法进行研究。首先,对工业非均衡故障数据的类内与类间非均衡、噪声非均衡、时序非均衡以及数据维度非均衡进行了分析。然后,结合工业故障诊断的过程从故障数据的采集到故障特征分离的...
关键词：工业非均衡数据 故障诊断 特征分离 迁移学习 
非均衡数据下制造型企业金融信用风险研究--基于压力测试和机器学习
《重庆文理学院学报（社会科学版）》2025年第1期26-45,共20页龙志 陈湘州 
国家社会科学基金一般项目“持续调控背景下房地产市场利益分配协调机制及政策研究”(13BJY057)。
如何有效评估企业金融信用风险状况是当前风险预警领域的研究重点。以我国制造型企业为例,首先通过主成分分析和K均值聚类对企业金融信用风险进行综合打分和等级划分,并深入探究指标重要性;然后使用SMOTE过采样方法解决类别不均衡问题,...
关键词：制造型企业 金融信用风险 压力测试 机器学习 非均衡数据 
基于U^(2)-Net和形态学的裂缝损伤量化评估研究
《工业建筑》2024年第11期67-77,共11页李云汇 康帅 贺东青 丁亚芃 
河南省科技攻关计划项目(232102321076)。
针对混凝土结构表观裂缝数据类别不均衡与损伤特征量化问题,提出了一种基于U^(2)-Net和形态学结合的裂缝损伤评估方法。首先,将Dice损失函数与损失权重融合构造损失函数,并嵌入迁移学习,使用U^(2)-Net网络对混凝土构件表观裂缝的数据集...
关键词：U^(2)-Net Dice损失函数 裂缝量化 形态学 非均衡数据集 
基于代价敏感学习的配电网故障线路分类算法
《实验室研究与探索》2024年第11期46-51,81,共7页张鑫 周伟 徐志宇 
同济大学第十八期实验教改项目(0800104322)。
为了实现配电网故障线路辨识,以真实录波数据为驱动,从大数据分析角度提出一种配电网单相接地故障定位方法。首先,利用故障波形关联维数、零序电流时频故障测度值等构建多维故障特征向量,反映各种单相接地故障工况;其次,设计一种基于代...
关键词：配电网 单相接地故障 代价敏感学习 非均衡数据集 故障定位 
面向非均衡数据的CatBoost-SHAP变压器故障诊断研究
《湖南电力》2024年第5期131-138,共8页梁法政 张莲 杨家豪 杨玉洁 李蘅 肖远强 
重庆市教委科技项目(KJQN202001150)。
针对变压器故障数据分布不平衡而导致的故障诊断模型分类性能下降和模型诊断结果不可解释的问题,提出一种基于Borderline-SMOTE-CatBoost-SHAP的变压器故障诊断方法。首先,利用Borderline-SMOTE算法在保留少数类样本分布特征的同时对数...
关键词：不平衡样本 CatBoost 故障诊断 SHAP 可解释性 
一种处理严重不均衡数据的BERT-BiGRU-WCELoss短文本警情分类模型
《计算机应用与软件》2024年第9期217-223,229,共8页刘冬 翁海光 陈一民 
上海公安学院科研项目(23xkx53)。
针对110报警类警情文本数据存在着文本长度极短且样本类别分布严重不均衡的问题,提出一种BERT-BiGRU-WCELoss警情分类模型。该模型通过中文预训练BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型抽取文本的语义;使...
关键词：BERT BiGRU 警情分类 非均衡数据 短文本 样本加权 
高校课程考试成绩的非均衡多因素方差分析
《统计学与应用》2024年第6期2586-2599,共14页刘笑涵 乔舰 
本文受中国矿业大学(北京)校级课程建设与教改项目(编号:J230704)支持。
本文基于非均衡数据多因素方差分析理论对高校某公共基础课程考试成绩进行了统计分析。文中先对相关方差分析理论基础进行了综述,然后基于R软件对某课程考试的真实数据集进行了详细的方差分析研究,给出了丰富的图表展示,结果表明本文所...
关键词：非均衡数据多因素方差分析 课程考试成绩 离差平方和 
非均衡数据下企业碳减排信用风险预警模型的构建与检验被引量：2
《内江师范学院学报》2024年第2期77-89,共13页龙志 陈湘州 
国家社会科学基金资助项目(13BJY057)。
碳中和作为应对气候变化的关键策略,对利益相关者和国家可持续发展具有重要影响.鉴于此,为提高企业碳减排信用风险的预测准确性,本文以2003—2020年2939家上市企业为研究对象,并构建了一种融合熵权TOPSIS-Kmeans-BPNN的新型企业碳减排...
关键词：碳减排信用风险 熵权TOPSIS Kmeans SMOTE过采样 BPNN 
非均衡数据下基于注意力网络和代价敏感学习的轨面状态识别
《科学技术与工程》2024年第5期1972-1979,共8页于惠钧 张锦圣 刘建华 彭慈兵 刘丽丽 龚事引 
国家重点研发项目(2021YFF0501101);国家自然科学基金(52272347);湖南省教育厅科学研究重点项目(20A162);湖南省自然科学基金(2021JJ30217,2022JJ50095)。
准确识别轨面状态,可为列车牵引/制动性能提升提供关键依据。重点针对传统代价敏感学习应用在非均衡轨面状态识别中存在的同类别样本重要性不同和多数类精度下降等问题,提出一种基于注意力网络和代价敏感学习的轨面状态识别方法。该法...
关键词：轨面状态识别 非均衡数据 代价敏感学习 注意力机制 
基于非均衡数据的ADASYN-CatBoost测井岩性智能识别——以胶西北招贤金矿床为例
《黄金科学技术》2023年第5期721-735,共15页许方颖 邹艳红 易卓炜 杨福强 毛先成 
国家自然科学基金项目“断裂控制热液蚀变及其成矿过程动力学计算模拟——以胶东焦家式金矿为例”(编号:41872249)、“矿床时空结构定量表征与智能理解”(编号:42030809);湖南省科技创新计划项目“关键金属资源勘查创新团队”(编号:2021RC4055)联合资助。
快速准确地识别覆盖区下伏地层与岩体,对于金属矿山地质找矿工作具有重要意义。针对矿床地层与岩体中复杂岩性分布的多样性和非均衡性,考虑测井响应特征与岩性之间的强非线性关系,提出了一种基于ADASYN非均衡数据处理和CatBoost机器学...
关键词：岩性识别 ADASYN-CatBoost 测井 非均衡数据 机器学习 招贤金矿床 
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