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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

7 篇 专利

馆藏范围

7 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 福州大学
2 篇 中国民航大学
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 国网上海市电力公...
1 篇 国网重庆市电力公...
1 篇 重庆邮电大学
1 篇 上海交通大学

作者

2 篇 张浩
2 篇 孙习习
2 篇 李杰铃
2 篇 陈维兴
1 篇 李筱天
1 篇 欧睿
1 篇 苏磊
1 篇 江秀臣
1 篇 李德智
1 篇 崔宇
1 篇 傅晨钊
1 篇 盛戈皞
1 篇 王国胤
1 篇 张勇
1 篇 司文荣
1 篇 曹志伟
1 篇 侯慧娟
1 篇 刘伟
1 篇 黄华
1 篇 陈璐

语言

7 篇 中文

检索条件"主题词=不平衡数据样本"

共 7 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

针对不平衡数据样本的电力二次设备故障预测方法及装置

针对不平衡数据样本的电力二次设备故障预测方法及装置

引用

作者：刘伟雷雨周宁李德智欧睿杨渝璐陈航李筱天曹志伟 100017 北京市西城区西长安街86号

本发明属于电力数据处理领域，涉及一种针对不平衡数据样本的电力二次设备故障预测方法及装置。针对电力二次设备故障预测时不平衡样本集对故障设备预测准确性的影响，获取电力系统的历史日志数据，建立电力二次设备数据集，并对数据集... 详细信息

标准号: CN118071172A

本发明属于电力数据处理领域，涉及一种针对不平衡数据样本的电力二次设备故障预测方法及装置。针对电力二次设备故障预测时不平衡样本集对故障设备预测准确性的影响，获取电力系统的历史日志数据，建立电力二次设备数据集，并对数据集进行预处理；采用欠采样方法，构建电力二次设备小样本平衡数据集；基于多轮欠采样建立随机森林电力二次设备故障预测模型，通过基于多个小样本数据集的随机森林模型的综合判别预测，提高数据样本特征的覆盖率，有效地解决数据样本极不平衡的问题，保证模型预测的稳定性，提升电力二次设备故障预测分类的准确性。

关键词：电力二次设备故障预测数据集数据样本随机森林欠采样小样本不平衡数据样本故障预测模型历史日志数据数据处理领域预处理电力系统故障设备模型预测平衡数据样本集有效地预测多轮构建覆盖率分类保证

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一种考虑不平衡数据样本的变压器故障诊断方法及系统

一种考虑不平衡数据样本的变压器故障诊断方法及系统

引用

作者：苏磊徐鹏黄华陈璐傅晨钊司文荣崔宇侯慧娟盛戈皞江秀臣 200122 上海市浦东新区源深路1122号

本发明公开了一种考虑不平衡数据样本的变压器故障诊断方法，包括步骤：100：采集变压器的油色谱样本数据，并对其进行预处理得到经过预处理的油色谱样本数据；200：构建并训练第一级分类器，其中采用经过预处理的油色谱样本数据对第一... 详细信息

标准号: CN110133146A

本发明公开了一种考虑不平衡数据样本的变压器故障诊断方法，包括步骤：100：采集变压器的油色谱样本数据，并对其进行预处理得到经过预处理的油色谱样本数据；200：构建并训练第一级分类器，其中采用经过预处理的油色谱样本数据对第一级分类器进行训练；基于第一级分类器输出的状态特征与油色谱样本数据得到特征融合向量；300：基于EasyEnsemble集成学习方法对第二级分类器进行训练，基于若干个第二级子分类器的输出合成第二级分类器；400：将需要诊断的变压器油色谱数据输入第一级分类器，则从第二级分类器的输出端输出该变压器油色谱数据表征的变压器状态。该变压器故障诊断方法相对于传统方法取得更准确且平衡的效果。

关键词：分类器样本数据第一级油色谱预处理变压器故障诊断变压器油色谱不平衡数据样本变压器状态采集变压器分类器输出集成学习输出合成数据表征特征融合状态特征子分类器输出端构建向量诊断输出平衡

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一种样本不平衡下基于数据增强的轴承故障识别方法

一种样本不平衡下基于数据增强的轴承故障识别方法

引用

作者：陈维兴孙习习 300300 天津市东丽区津北公路2898号

一种样本不平衡下基于数据增强的轴承故障识别方法。其包括原始振动数据，获得原始振动不平衡数据集；构建混合原始振动数据的生成数据样本；分别对上述某类型的原始振动不平衡数据样本和相应的混合原始振动数据的生成数据样本中的数据... 详细信息

标准号: CN111238815A

一种样本不平衡下基于数据增强的轴承故障识别方法。其包括原始振动数据，获得原始振动不平衡数据集；构建混合原始振动数据的生成数据样本；分别对上述某类型的原始振动不平衡数据样本和相应的混合原始振动数据的生成数据样本中的数据进行希尔伯特变换而得到包络谱信号，将所有包络谱信号随机分成训练集和测试集，将训练集输入到卷积神经网络中进行训练；将训练好的参数用于测试集，输出故障诊断结果等步骤。本发明效果：提高了轴承故障诊断的准确性和工作效率，实现智能化故障识别；通过生成式对抗网络对轴承故障数据进行数据增强，很好地扩展了故障数据集；对于滚动轴承故障样本不平衡下的故障识别具有明显优势。

关键词：原始振动样本轴承故障故障识别生成数据数据增强测试集训练集包络不平衡数据样本滚动轴承故障卷积神经网络希尔伯特变换工作效率故障数据输出故障诊断结果生成式数据集智能化构建诊断对抗网络

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一种样本不平衡下基于数据增强的轴承故障识别方法

一种样本不平衡下基于数据增强的轴承故障识别方法

引用

作者：陈维兴孙习习 300300 天津市东丽区津北公路2898号

标准号: CN111238815B

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基于半监督降维和Tri-LightGBM的异常流量检测方法

基于半监督降维和Tri-LightGBM的异常流量检测方法

引用

作者：张浩李杰铃 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

本发明涉及一种基于半监督降维和Tri‑LightGBM的异常流量检测方法，包括以下步骤：步骤S1:对网络流量数据进行采集,并对采集到的数据进行粒度细化、特征提取与标记，并分为标记数据和无标记数据；步骤S2:对数据进行预处理，得到标记样... 详细信息

标准号: CN111970305B

本发明涉及一种基于半监督降维和Tri‑LightGBM的异常流量检测方法，包括以下步骤：步骤S1:对网络流量数据进行采集,并对采集到的数据进行粒度细化、特征提取与标记，并分为标记数据和无标记数据；步骤S2:对数据进行预处理，得到标记样本和无标记样本；步骤S3:采用Fisher Score和信息增益对标记样本进行多策略的特征组合，并结合无标记样本，采用PCA将多特征转化为综合特征；步骤S4:构建三个基本分类器LightGBM，并初始化；步骤S5:根据初始化后的三个基本分类器LightGBM，生成未标记数据的伪标记，并基于伪标记数据和标记样本数据用于迭代更新基本分类器；步骤S6:基于投票方法，将三个基本分类器融合为一个强分类器。本发明有效提高了对不平衡数据样本的预测准确率。

关键词：标记数据标记样本分类器无标记初始化样本不平衡数据样本预处理采集网络流量数据异常流量检测分类器融合迭代更新粒度细化强分类器特征提取特征转化特征组合信息增益综合特征半监督准确率构建投票预测

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基于半监督降维和Tri-LightGBM的异常流量检测方法

基于半监督降维和Tri-LightGBM的异常流量检测方法

引用

作者：张浩李杰铃 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

标准号: CN111970305A

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一种基于权重的不平衡数据分类过采样方法及系统

一种基于权重的不平衡数据分类过采样方法及系统

引用

作者：王国胤周豪张勇付京成 400000 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明公开了一种基于权重的不平衡数据分类过采样方法及系统，根据待处理不平衡数据样本自带的分类标签构造若干棵完全随机树，得到完全随机森林；根据每个少数类样本在每棵完全随机树中的初步判定结果，计算每个少数类样本在完全随机... 详细信息

标准号: CN113971730A

本发明公开了一种基于权重的不平衡数据分类过采样方法及系统，根据待处理不平衡数据样本自带的分类标签构造若干棵完全随机树，得到完全随机森林；根据每个少数类样本在每棵完全随机树中的初步判定结果，计算每个少数类样本在完全随机森林中的权重；并判断每个少数类样本是否为噪声样本，并从少数类样本集中过滤掉所有噪声样本，根据不同过采样算法的策略从去噪声少数类样本集中筛选种子样本，对种子样本进行插值处理生成新样本；将种子样本、新样本、多数类样本集、去噪声少数类样本集进行汇总，得到采样后的平衡数据集，通过构建完全随机树计算少数类的权重，不用考虑调参问题，自适应各种情况，减少了噪声样本的产生，提高采样精度。

关键词：样本噪声样本种子样本随机树权重随机森林过采样去噪声新样本样本集采样不平衡数据样本插值处理分类标签判定结果平衡数据数据分类自适应构建自带算法过滤筛选

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