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雷达卡
MATLAB
实现基于随机下采样
Boost
（RUSBoost
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着现代工业的快速发展，各类复杂机械设备在生产制造、交通运输、能源电力等领域扮演着至关重要的角色。设备运行状态的可靠性和安全性直接影响着生产效率与经济效益。然而，设备由于长期运转或外部环境影响，难免会发生各种类型的故障。如何实现对设备故障的高效识别与准确预测，已成为当前智能制造和设备运维领域亟需解决的关键问题。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验或者基于某些固定阈值进行判断，存在主观性强、适应性差和泛化能力不足等缺陷。伴随传感器技术的进步和工业数据的日益丰富，数据驱动的故障诊断方法逐步成为主流。这其中，机器学习技术由于其能够自动挖掘大数据中隐含规律，并实现高效的分类与预测，广泛应用于故障诊断领域。
然而，现实设备运行数据常常呈现类别不平衡现象，即正常数据远多于故障数据。少数类（故障）样本因其稀缺性，导致许多传统机器学习模型训练时会偏向多数类（正常），造成模型对故障样本的 ...
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