发帖
雷达卡
MATLAB
实现基于平衡随机森林（
BRF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着现代工业系统的复杂度不断提升，设备的稳定性与可靠性成为影响企业生产效率和安全水平的关键因素。设备一旦发生故障，不仅会导致生产的中断、产品质量下降，还可能带来巨大的经济损失甚至威胁操作人员的生命安全。基于此，故障诊断与健康管理已成为制造业、交通运输、电力能源等多个行业关注的核心议题。传统的故障诊断方法，如基于专家经验或简单阈值判断，存在主观性强、实时性差、适应性有限等问题。随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据驱动的智能故障诊断技术逐渐成为研究热点，能够有效提升诊断的自动化、准确性和泛化能力。
在数据驱动的故障诊断方法中，机器学习算法以其出色的建模能力和自适应性被广泛应用。随机森林（Random Forest）作为一种集成学习方法，通过结合多个决策树实现了强大的分类和回归性能，具备对高维数据的良好适应性和抗过拟合能力。然而，实际工业数据中常常存在类别不平衡的现象，例如故障样本远少于正常样 ...
京公网安备 11010802022788号
