✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 如需沟通交流扫描文章底部二维码。1星雀优化图神经网络的专家知识聚合模型针对燃油泵故障树分析中专家评价不确定性高的问题提出基于星雀优化算法改进的图神经网络专家知识聚合模型。将故障树底事件的专家自然语言评价如“可能发生”、“很少发生”转化为模糊数并考虑每位专家的背景职称、经验年数为其分配初始置信度。构建图结构专家为节点专家间的共识相似度为边权重。图神经网络通过消息传递更新专家节点的表示聚合后的特征用于计算各底事件的综合概率重要度。星雀优化算法用于调整GNN的超参数和聚合权重。灵敏度分析筛选出对顶事件影响较大的关键底事件为后续故障数据生成提供指导。2自适应样本密度加权改进宽度学习系统的故障诊断针对类别不平衡提出自适应样本密度加权宽度学习系统。首先根据样本在特征空间中的局部密度和全局密度为每个样本分配权重少数类样本权重高。动态调整权重的策略依据误分类率反馈提高被误分类样本的权重。引入多增强窗口增强特征表达能力并使用Softmax-Weighted-ReLU激活函数增强少数类响应。在航空燃油泵实际故障数据测试中该方法准确率达99%F1分数0.9836优于SMOTECNN等方法。3自适应加权混合采样方法解决类间不平衡针对不同故障类型样本数量差异极大的问题提出自适应加权混合采样。先计算每个样本的局部与全局密度为少数类样本分配过采样权重然后基于样本权重动态确定每个少数类的过采样比例合成新样本时采用SMOTE的线性插值但只选择高密度区域且不是噪声的样本进行插值以保证生成样本的质量。实验在两个不平衡数据集上取得100%的准确率比最佳对比方法提高了10.73%和1.70%显著缓解了类间不平衡对分类器的负面影响。import numpy as np from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from imblearn.over_sampling import SMOTE # 专家知识聚合图神经网络简化 class ExpertGNN: def __init__(self, num_experts, num_events): self.num_experts num_experts self.num_events num_events def aggregate(self, fuzzy_ratings, expert_weights): # fuzzy_ratings: 每个专家对底事件的模糊评分 # 加权平均 aggregated np.average(fuzzy_ratings, axis0, weightsexpert_weights) return aggregated # 自适应样本密度加权宽度学习系统 示意 class WeightedBLS: def __init__(self): pass def fit(self, X, y): # 计算每个样本的密度权重 from sklearn.neighbors import KernelDensity kde KernelDensity().fit(X) densities np.exp(kde.score_samples(X)) weights 1.0 / (densities 1e-8) # 根据误分类率反馈调整权重简化 return self # 自适应加权混合采样 def adaptive_hybrid_sampling(X, y, minority_class_label): X_minor X[y minority_class_label] # 计算密度 lof LocalOutlierFactor(contamination0.1) outliers lof.fit_predict(X_minor) # 移除噪声outliers -1 X_clean X_minor[outliers 1] # 动态过采样比例 n_samples len(X_clean) target 500 # 目标样本数 if n_samples target: smote SMOTE(sampling_strategy{minority_class_label: target}) X_res, y_res smote.fit_resample(X, y) return X_res, y_res return X, y # 星雀优化算法简化 def nutcracker_optimization(objective, dim, bounds): # 返回最优解 return np.random.rand(dim) * (bounds[:,1]-bounds[:,0]) bounds[:,0]如有问题可以直接沟通