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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于RTSGAN‑CatBoost的故障分类方法，首先使用统计方法对原始故障数据进行特征提取；之后构建RTSGAN模型，将提取特征后的新数据样本输入到RTSGAN模型进行训练；经过上述数据增强后，得到了一套高质量的合成样本，结合提取特征后的新数据样本，构建一个平衡的正常故障样本数据集，并划分训练集和测试集；使用CatBoost算法对训练集进行迭代训练以构建分类模型，并优化模型参数，使模型能够高效进行后续分类任务；最后使用训练好的分类模型在测试集上测试，采用四种评价指标评价模型的分类性能。本发明提高了不平衡条件下故障分类的准确率，为故障诊断提供可靠保障。
主权项：1.基于RTSGAN-CatBoost的故障分类方法，其特征在于，使用真实世界时间序列生成对抗网络对原始故障数据进行数据增强，在学习有效特征的同时，生成与原始样本相似的高质量平衡样本数据集，在得到平衡样本数据集后，采用CatBoost算法构建并训练分类模型，得到优化后分类模型，有效提高小样本故障分类准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于RTSGAN-CatBoost的故障分类方法
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