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基于改进的QBC和CS-SVM的故障检测主动学习代价敏感支持向量机委员会投票选择算法故障检测 2014/4/28

针对复杂工业过程样本集中的类不平衡、样本标注代价昂贵和样本孤点的问题, 研究基于委员会投票选择(MQBC) 和代价敏感支持向量机(CS-SVM) 的故障检测方法. 给出未标注样本信息度的定义, 提出改进的委员会投票选择算法. 主动代价敏感学习通过MQBC选择信息度高的未标注样本对其标注并添加到训练集. CS-SVM 将不同类样本的误分类赋予不同的误分类代价, 从而提高CS-SVM 的故障检测率. ...