《表6 故障模式与ASLS参数》

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《类别不平衡的通信基站空调故障诊断》

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针对通信基站空调故障数据集，SLF-CIB算法各故障模式的ASLS参数设置如表6所示.故障模式2、4、7为少数类（ASLS参数(γ+，δ+）设置较高)，其余故障模式均可视为多数类.将SLF-CIB算法与SMOTE决策树算法进行比较，输出的偏序序列的第一个分量参与评价指标计算，实验采用五折交叉验证法，针对少数类正确率和多数类错误率进行分析，对比结果见表7.表7中的“过采样参数”为SMOTE方法在近邻中随机选择的样本数，即过采样倍频.基于SMOTE的采样方法随着过采样参数的增高，在高维的数据集上不仅会产生交叉型的样本还会生成不准确的样本，从而影响故障诊断性能.而SLF-CIB通过非对称的阶式损失函数调整了样本的分布来提高故障诊断性能，在不平衡数据集的处理取得了更好的分类效果.