基于雙加權(quán)不平衡矩陣分類器的機(jī)械故障診斷方法

摘要： 針對機(jī)械故障樣本數(shù)量不平衡情景下的故障診斷模型存在精度與泛用性不高的問題，借鑒模糊屬性理論獲取強(qiáng)監(jiān)督模型的思想，設(shè)計(jì)了一種雙加權(quán)不平衡矩陣分類器(Twin weighted imbalanced matrix classifier,TWIMC)。TWIMC通過使用基于樣本不均衡度的模糊隸屬函數(shù)調(diào)節(jié)每個(gè)樣本的權(quán)重，以增強(qiáng)對少數(shù)類樣本的關(guān)注，平衡模型對所有類別樣本的傾向性。同時(shí)，T... （共11頁）