无标签不均衡数据的设备健康评估：深度森林方法

"基于无标签、不均衡、初值不确定数据的设备健康评估方法，通过特征选择、数据标准化和量子模糊聚类以及多变量深度森林分类器，解决了PHM领域中的挑战性问题，实现了设备健康状态的有效评估。" 在设备预测与健康管理（PHM）领域，设备健康评估是一个关键任务，尤其是在数据缺乏标签、分布不均衡以及初值不确定性的情况下，这样的问题使得传统的健康评估方法面临巨大挑战。针对这些难题，研究者提出了一种创新的方法，主要由以下几个步骤组成： 1. 特征选择：在数据预处理阶段，运用相关性指标和趋势性指标进行特征选择，旨在去除不相关或冗余的特征，减少噪声干扰，提升模型的解释性和预测能力。这一步骤对于减少计算复杂度和提高模型性能至关重要。 2. 数据标准化：为了消除不同尺度特征间的影响，采用了三维数据标准化方法，将设备运行状态观测数据统一到一个标准尺度上，确保不同特征间的比较公平，有利于后续的分析和建模。 3. 量子模糊聚类：面对数据初值的不确定性，研究中应用了量子模糊聚类算法。这种聚类方法结合了量子计算的并行性和模糊逻辑的不确定性处理能力，能够动态地设定设备健康状态，有效地处理不清晰的边界和不确定性数据，从而改善聚类效果。 4. 多变量深度森林：最后，采用多变量深度森林作为分类器进行离线训练和在线评估。深度森林是一种集成学习方法，由多个决策树构成，具有较强的非线性表达能力和泛化性能，尤其适用于处理复杂的多变量问题。在这个设备健康评估场景中，深度森林能够捕捉设备状态的复杂变化，并对未知设备健康状态进行准确预测。 通过案例分析，该方法被证明在处理无标签、不均衡、初值不确定的数据时，能够提供有效的设备健康评估结果，验证了其有效性和可行性。这种方法的引入，不仅解决了PHM领域的技术难题，也为其他类似场景的设备健康管理提供了新的思路和工具。 此外，文章还提到了几篇相关的研究，如基于前景理论和模糊理论的在线多属性采购拍卖供应商选择决策、考虑时间序列的动态大群体应急决策方法、基于图像和高程数据的天际线定位匹配以及基于强化学习的小型无人直升机有限时间收敛控制设计等，这些都展示了在不同领域中如何应用先进的理论和方法来解决实际问题。