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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110009030B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910246706.9
申请日：2019-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于stacking元学习策略的污水处理故障诊断方法，该方法是用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；设置基分类器隐层节点数、正则化系数、核宽度的最优参数；利用处理好的训练样本对基分类器进行3折交叉验证，获得基分类器的原始输出；将基分类器的原始输出转化为概率型输出，并构造出元训练集；利用元训练集对元分类器进行训练，得到最终的分类决策模型。本发明通过元学习策略融合了不同的基分类器提高了算法的多样性和稳定性，进一步提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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公开(公告)号：CN110009030A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910246706.9
申请日：2019-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于stacking元学习策略的污水处理故障诊断方法，该方法是用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；设置基分类器隐层节点数、正则化系数、核宽度的最优参数；利用处理好的训练样本对基分类器进行3折交叉验证，获得基分类器的原始输出；将基分类器的原始输出转化为概率型输出，并构造出元训练集；利用元训练集对元分类器进行训练，得到最终的分类决策模型。本发明通过元学习策略融合了不同的基分类器提高了算法的多样性和稳定性，进一步提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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公开(公告)号：CN110363230B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910566728.3
申请日：2019-06-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权基分类器的stacking集成污水处理故障诊断方法，用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；设置基分类器隐层节点数、正则化系数、核宽度的最优参数；利用处理好的训练样本对基分类器进行3折交叉验证，获得基分类器的原始输出，并得到每个基分类器对于训练样本集的G‑mean值；根据基分类器G‑mean值，定义权值计算公式，得到每个基分类器的输出权值；将基分类器的原始输出转化为概率型输出，结合其输出权值，构造出元训练集；利用元训练集对元分类器进行训练，得到最终的诊断模型。本发明可以提高污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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公开(公告)号：CN110363230A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910566728.3
申请日：2019-06-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权基分类器的stacking集成污水处理故障诊断方法，用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；设置基分类器隐层节点数、正则化系数、核宽度的最优参数；利用处理好的训练样本对基分类器进行3折交叉验证，获得基分类器的原始输出，并得到每个基分类器对于训练样本集的G-mean值；根据基分类器G-mean值，定义权值计算公式，得到每个基分类器的输出权值；将基分类器的原始输出转化为概率型输出，结合其输出权值，构造出元训练集；利用元训练集对元分类器进行训练，得到最终的诊断模型。本发明可以提高污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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公开(公告)号：CN110826611A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911043358.1
申请日：2019-10-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多个元分类器加权集成的stacking污水处理故障诊断方法，通过构造一个两层的叠加式框架结构，选择3种对不平衡数据有不错分类效果的分类算法，即SVM、RVM、WELM作为基分类器，得到基分类器对原始训练集的预测结果作为第二层元分类器的输入，同样选择SVM、RVM、WELM作为元分类器，对元分类器进行加权集成得到最终诊断模型，通过最终诊断模型输出分类结果即为待测数据对应的故障诊断结果。实验证明，本方法通过对多个元分类器进行加权集成提高了算法的多样性和稳定性及对污水处理故障类的分类准确率，进而有效提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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