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陌生小样本不平衡数据下基于机器学习联合算法的设备寿命预测研究

陈扬 刘勤明 梁耀旭

计算机应用研究2021,Vol.38Issue(11):3366-3370,3375,6.
计算机应用研究2021,Vol.38Issue(11):3366-3370,3375,6.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0119

陌生小样本不平衡数据下基于机器学习联合算法的设备寿命预测研究

Research on equipment life prediction based on machine learning combined algorithm under unknown small sample unbalanced data

陈扬 1刘勤明 1梁耀旭1

作者信息

  • 1. 上海理工大学管理学院,上海200093
  • 折叠

摘要

关键词

状态识别/人工少数类过采样法/粒子群算法/K均值/AdaBoost/剩余寿命预测/小样本

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈扬,刘勤明,梁耀旭..陌生小样本不平衡数据下基于机器学习联合算法的设备寿命预测研究[J].计算机应用研究,2021,38(11):3366-3370,3375,6.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(71632008,71840003) (71632008,71840003)

上海市自然科学基金资助项目(19ZR1435600) (19ZR1435600)

国家教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(20YJAZH068) (20YJAZH068)

上海理工大学科技发展项目(2020KJFZ038) (2020KJFZ038)

2020年上海理工大学大学生创新创业训练计划资助项目(SH2020067) (SH2020067)

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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