基于RDU-SMOTE-RF的煤矿异常数据识别方法

"面向不平衡数据集的煤矿监测系统异常数据识别方法" 在煤矿安全监测系统中，异常数据识别是一项至关重要的任务，因为这些异常数据通常仅占总数据量的1%左右，这种不平衡的数据分布给传统的机器学习算法带来了挑战。面对这一问题，一种新的异常数据识别方法被提出，该方法专注于处理不平衡数据集。该方法结合了去重复下采样（RDU）、合成少数类过采样技术（SMOTE）和随机森林（RF）分类算法，以提高对煤矿监测系统中异常数据的识别准确率。 首先，去重复下采样（RDU）算法用于处理多数类数据，它通过删除重复的样本，减少多数类样本的数量，使得数据集更加平衡。这一步骤有助于避免过度依赖多数类样本，从而提高对少数类异常数据的关注度。 其次，合成少数类过采样技术（SMOTE）被用来增加少数类异常数据的数量。SMOTE通过生成新的、合成的异常数据样本，有效地弥补了原始数据集中异常数据的不足，进一步改善了数据集的不平衡状态。 最后，使用优化后的数据集训练随机森林（RF）分类算法。随机森林是一种集成学习方法，它能够处理大量的特征，并且在不平衡数据集上表现出良好的性能。通过RF分类器，可以构建一个能够有效识别异常数据的模型。 实验结果显示，这种方法在6个真实数据集上的平均识别准确率达到了99.3%，显示出优秀的泛化能力和鲁棒性。这意味着，即使在实际环境中，该方法也能保持高精度地识别异常数据，这对于提升煤矿监测系统的安全性具有重大意义。 该方法针对不平衡数据集的特点，通过有效的采样技术和分类算法，提高了异常数据识别的准确性和稳定性，为煤矿安全监测提供了一种强有力的工具。在工业研究领域，尤其是涉及安全监测的系统中，这样的方法可以被广泛借鉴和应用，以解决类似问题，确保系统的稳定运行和事故预防。