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代价敏感概率神经网络及其在故障诊断中的应用
被引：15
作者：
唐明珠
阳春华
桂卫华
谢永芳
机构：
[1] 中南大学信息科学与工程学院
来源：
基金：
湖南省自然科学基金;
关键词：
代价敏感学习;
概率神经网络;
分类;
代价敏感概率神经网络;
D O I：
10.13195/j.cd.2010.07.117.tangmzh.024
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
针对传统的分类算法大多以误分率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别和数据集的非平衡性的问题,提出代价敏感概率神经网络算法.该算法将代价敏感机制引入概率神经网络,用期望代价取代误分率,以期望代价最小化为目标,基于期望代价最小的贝叶斯决策规则预测新样本类别.采用工业现场数据和数据集German Credit验证了该算法的有效性.实验结果表明,该算法具有故障识别率高、泛化能力强、建模时间短等特点.
引用
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页码：1074 / 1078
页数：5
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