生产制造企业网络智能故障诊断算法
李红辉
赵京京
杨芳南
1.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,1000442.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,1000443.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044
摘要：根据生产制造企业网络的特点,在智能故障诊断中,提出了一种基于分类采样的随机森林算法(CSRF).该算法结合随机森林算法基本原理,使用分类采样技术生成所需的训练样本,很大程度上解决了数据不均衡带来的问题.该算法为随机森林的每一棵分类回归树(CART)生成相应的训练数据,缓解了采样偏置,提高了算法的性能.实验表明:该算法与随机森林算法相比在准确率上提升了约4％,有效降低了故障诊断的风险.
关键词：工业以太网智能算法采样算法随机森林
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家科技支撑计划项目(2015BAF08B02)国家科技支撑计划项目(2015BAG12B00)National Key Technology Research and Development Program of China(2015BAF08B02)National Key Technology Research and Development Program of China(2015BAG12B00)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 54-58 )
英文信息