《表4 各类数据线性权值取值范围及数据构造公式Tab.4 The linear weights range and data construction formu-la of various type

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《单类学习下基于VSAPSO-BP的掘进机异常检测方法》

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由表3可知，当分类准确率大于70%时，线性权值在1～1.5之间，可将该线性权值区间内的数据归类为健康数据。当分类准确率为30%～70%时，线性权值在1.5～1.6之间，可将该线性权值区间内的数据归类为故障临界数据。当分类准确率小于30%时，线性权值大于1.6，由于发生故障时特征向量的值可能会达到健康时特征值的8倍以上，因此笔者将线性权值的上限暂设为8，线性权值取值为1.6～8，可将该线性权值区间内的数据归类为故障数据。该线性权值与分类准确率的关系即为非健康数据构造的依据。各类数据的线性权值取值范围及数据构造公式如表4所示。表4中:S1 i为第i个健康数据；S2 i为第i个故障临界数据；S3 i为第i个故障数据；si为第i个原始健康数据；R1为1～1.5之间的随机数；R2为1.5～1.6之间的随机数；R3为1.6～8之间的随机数，i=1，2，…，250。