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为解决设备故障无法定位和无法及时预测的问题,提出一种基于决策树的故障诊断方法。该方法采用基尼系数进行分类树的无偏节点分裂,按照最小代价复杂度剪枝法对生成的决策树进行剪枝,并采用袋装技术建立分类回归树的组合预测模型。最后对空调智能远程控制器故障数据进行分类研究,结果证明了该方法的有效性与可行性。
基于改进决策树的故障诊断方法研究
【摘 要】
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为解决设备故障无法定位和无法及时预测的问题,提出一种基于决策树的故障诊断方法。该方法采用基尼系数进行分类树的无偏节点分裂,按照最小代价复杂度剪枝法对生成的决策树进
【机 构】
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成都信息工程大学电子工程学院,中国气象局大气探测重点开放实验室
【出 处】
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成都信息工程大学学报
【发表日期】
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2018年6期
【基金项目】
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四川省教育厅重点科技计划资助项目(14ZA0170).
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