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主管
中国煤炭科工集团有限公司
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主办
煤炭科学研究总院有限公司
煤炭工业洁净煤工
程技术研究中心 -
主编
解强
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刊期
月刊
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ISSN
1006-6772
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CN
11-3676/TD
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2024年 第S2期
52
32
作者：
- 杨军
- 栗轩华
- 张雷云
单位：
- 国能神东煤炭集团公司保德煤矿
摘要：
矿用设备故障监测对提高煤矿生产的连续性和安全性具有重要意义，但是由于实际工业过程中故障数据稀少且难以采集，造成了不平衡问题，对基于数据的故障监测算法实际应用不利。本文针对实际设备故障监测中少数类样本集的类内不平衡问题，提出改进的加权过采样算法。算法以Borderline-SMOTE为基础，基于K近邻样本的分布情况，以边界样本作为根样本进行加权过采样，利用LOF实现异常新样本的识别，提高生成样本的准确率。在实际矿用精煤脱介筛上进行了故障监测实验表明，与传统过采样方法新疆比，本文方法能获得更好的精度和分类效果。
关键词：
- LOF
- Borderline-SMOTE
- 不平衡数据分类
- 过采样
- 脱介筛故障监测
图表：
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引用格式：
[1]杨军,栗轩华,张雷云.一种基于不平衡数据的矿用脱介筛故障监测方法[J].洁净煤技术,2024,30(S2):78-81.
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