面向不平衡数据集的汽车零部件质量预测

来源 :中国机械工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hui123456gavin

【摘要】

：

针对汽车零部件质检数据存在合格品与不合格品数量不平衡的问题,提出了基于密度聚类与多工序制造特征的MCDC-MF-SMOTE质检数据过采样方法.先对少数类(不合格)与多数类(合格)样本分别进行密度聚类,再对多工序制造数据和类簇样本分布进行过采样权重计算;根据设定的过采样比和类簇权重,在少数类簇中进行过采样数据生成.使用MCDC-MF-SMOTE过采样方法生成汽车零部件质检的平衡数据集,并采用随机森林排序制造特征的重要性,对分类模型LightGBM、XGBoost、SVM和MNB进行Stacking集成来预测

【作者】

：

李敏波董伟伟

【机构】

：

复旦大学软件学院,上海,200433;复旦大学上海市数据科学重点实验室,上海,200433;复旦大学软件学院,上海,200433

【出处】

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中国机械工程

【发表日期】

：

2022年1期

【关键词】

：

数据不平衡质量预测密度聚类集成学习

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