基于改进堆栈自编码的诊断错误标签修正
基于改进堆栈自编码的诊断错误标签修正
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DOI：
10.13465/j.cnki.jvs.2022.01.011
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
朱涛
中科院分区：
文献类型：
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作者：
张旭;黄亦翔;张轩;肖登宇;刘成良;李怀洋;朱涛
在基于数据驱动的故障诊断领域,正确的标签样本是诊断准确度的保障,但由于人工标记等原因,训练样本常受到错误标签的干扰。针对错误标签的问题,提出基于改进堆栈自编码的错误标签修正方法。该方法通过堆栈自编码和孤立森林给样本赋予伪标签,调整编码器对样本的注意程度,从而使编码器更注重于正确样本。基于数据分布偏差的考虑,利用基于随机森林的交叉验证获取样本的信息熵,对标签进行修正。齿轮和轴承试验表明,该方法在多个错误标签比例下均能降低样本的错误标签率,正确修正错误标签,提高故障诊断的准确率。