生产制造企业网络智能故障诊断算法

• 作者: 李红辉 杨芳南 赵京京
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 工业以太网 智能算法 采样算法 随机森林
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机应用和图像处理
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 5887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.2017.02.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨芳南	北京交通大学计算机与信息技术学院	40	214	9.0	12.0
2	李红辉	北京交通大学计算机与信息技术学院	35	130	7.0	9.0
3	赵京京	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0