5.5.6 实验总结 84
5.6 本章小结 85
第6章 故障诊断中类不平衡问题处理的加权粗糙集方法 86
6.1 概述 86
6.2 类不平衡问题处理的基本方法 87
6.2.1 数据重采样 87
6.2.2 样本加权 88
6.2.3 基于一类分类器的方法 90
6.3 加权粗糙集模型 90
6.4 基于加权粗糙集的类不平衡问题处理方法 92
6.4.1 加权属性约简 92
6.4.2 加权规则提取 96
6.4.3 加权决策 98
6.5 类不平衡问题处理的性能评价 99
6.6 实验分析 102
6.6.1 实验配置 102
6.6.2 汽轮机振动故障诊断的类不平衡问题处理实验 103
6.6.3 粗糙集方法的各种类不平衡处理策略比较 104
6.6.4 加权粗糙集方法的各种算法配置比较 107
6.6.5 与其他类不平衡问题处理方法的比较 109
6.6.6 类不平衡问题处理的权值选择 112
6.6.7 实验总结 114
6.7 本章小结 115
第7章 考虑误诊断代价的故障诊断方法及评价 116
7.1 概述 116
7.2 考虑误诊断代价的基本方法 116
7.2.1 基于类不平衡问题处理技术的方法 116
7.2.2 基于*小期望代价分类准则的方法 119
7.3 基于加权粗糙集和*小期望代价分类准则的代价敏感故障诊断方法 119
7.3.1 不考虑数据集类分布特性的方法 119
7.3.2 考虑数据集类分布特性的方法 121
7.4 代价敏感故障诊断的性能评价 122
7.4.1 传统的性能评价指标 122
7.4.2 不依赖于测试集特性的性能评价指标 123
7.5 实验分析 126
7.5.1 实验配置 126
7.5.2 汽轮机振动故障的代价敏感诊断实验 127
7.5.3 各种代价敏感问题处理方法的比较 128
7.5.4 实验总结 134
7.6 本章小结 135
参考文献 136

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