【摘要】：分類器的泛化能力會受到分類噪聲數(shù)據(jù)不同程度的影響,基于分類噪聲過濾的方法能夠顯著提高分類器在含有分類噪聲的數(shù)據(jù)場景下的泛化性能。其中,基于相對密度分類噪聲過濾方法效果較好且適用性廣,但在非均勻分布數(shù)據(jù)中會有一定的失效性且在大數(shù)據(jù)中效率較低。因此,本文針對相對密度噪聲過濾方法進行了相關改進的研究并應用于鋁電解工業(yè)數(shù)據(jù)中,主要研究成果如下:目前相對密度方法主要針對于均勻分布的數(shù)據(jù)集,對非均勻分布的數(shù)據(jù)處理效果較差。為此,本文基于相對密度分別提出了基于閾值的噪聲過濾分類器以及基于樣本的噪聲過濾分類器,使得該方法在不同的數(shù)據(jù)分布下的噪聲檢測能力更強。兩種基于相對密度的分類方法在公開數(shù)據(jù)集中較原始的相對密度模型都顯示了更好的預測能力。由于原始的相對密度模型具有O(N~2)的時間復雜度,為了提高分類噪聲過濾分類器的效率,基于相對密度的啟發(fā),提出了一種粒球計算框架,并且它具有可擴展、魯棒以及高效的特點。此外,本文給出了相對密度粒球k近鄰分類器的基本模型。在各個數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果也表明,該方法在大數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)了高效的優(yōu)勢,并且由于粒球計算的魯棒性,其在部分數(shù)據(jù)集上體現(xiàn)了更好的預測能力。為進一步驗證本文方法的有效性,本文將提出的方法應用于工業(yè)鋁電解數(shù)據(jù)中。由于工業(yè)鋁電解歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)特征較少且存在大量缺失,因此進行了一系列數(shù)據(jù)處理。對其存在缺失值進行了刪除和填充,并且刪除了冗余特征�；跀�(shù)據(jù)分析,利用特征工程方法對原始數(shù)據(jù)構(gòu)建了一系列新特征,對鋁電解數(shù)據(jù)進行了標準化并進行了特征變換以及特征選擇。此外,工業(yè)鋁電解實際生產(chǎn)環(huán)境復雜,如針振引起槽電壓高頻波動、陽極效應使得溫度驟升以及檢測設備由于外部環(huán)境引起的故障等等因素使之不同程度地存在分類噪聲;另外,過熱度會顯著影響鋁電解的生產(chǎn)效率。因此,本文運用提出的方法對鋁電解過熱度進行預測,實驗結(jié)果顯示了新方法具有更好的預測性能。最后,基于最優(yōu)的過熱度預測模型,設計并完成了一個鋁電解過熱度預測系統(tǒng)。
【圖文】：

值處理完之后還需要進一步的其它處理。它一些場景的數(shù)據(jù)中，難免會存在一些對指樣本與樣本之間重復，而提高樣本的獨和大規(guī)模信息系統(tǒng)獲得成功的前提。因此存在兩種方式，也就是樣本的冗余與特征能與其它一行或多行數(shù)據(jù)相同。特征冗余相同，除此之外，某列的所有特征值相同

這里的數(shù)據(jù)冗余存在兩種方式，也就是樣本的冗余與特征冗余。樣本冗余即某一行的數(shù)據(jù)有可能與其它一行或多行數(shù)據(jù)相同。特征冗余就是指某列屬性值它一列或多列數(shù)據(jù)相同，，除此之外，某列的所有特征值相同也叫特征冗余。.4 數(shù)據(jù)分析圖 3.1 樣本量月分布
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TF821;TP181;TB535

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本文編號：2642956