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题名基于自动特征工程的飞行器轴承故障诊断
被引量：6
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作者
张弛
李浩
胡海涛
朱翀
张玉莹
南国鹏
舒悦
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机构
上海交通大学制冷与低温工程研究所
中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院
压缩机技术国家重点实验室(压缩机技术安徽省实验室)
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期430-436,F0004,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(51976115)
上海市科委科技创新行动计划项目(19142203000)
压缩机技术国家重点实验室项目(SKL-YSJ201904)。
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文摘
针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。
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关键词
故障诊断
算法
集成
自动特征工程
轴承
模态分解
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Keywords
fault diagnosis
algorithm
integration
automatic feature engineering
bearing
mode decomposition
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名面向机器学习的自动化特征工程研究综述
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作者
刘玉琳
白杨
崔斌
黎洋
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机构
北京大学信息科学技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第1期1-10,40,共11页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1004403)
国家自然科学基金项目(61832001)。
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文摘
自动化特征工程是一种无须人为干预且高效的特征工程解决方案,是当前机器学习研究领域的热点问题之一。为了更好地帮助用户使用自动化特征工程方法构建高质量特征,在特征生成、特征选择、系统实现三个方面对当前自动化特征工程方法的技术特点以及存在的不足进行总结分析与归纳,并在已有分析的基础上,指出自动化特征工程的未来研究方向以及面临的问题和挑战。
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关键词
自动化特征工程
特征生成
特征选择
系统实现
机器学习
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Keywords
Automated feature engineering
Feature generation
Feature selection
System implementation
Machine learning
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一种面向网络支付反欺诈的自动化特征工程方法
被引量：12
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作者
王成
王昌琪
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机构
同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系
嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
同济大学上海智能科学与技术研究院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期1983-2001,共19页
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基金
国家自然科学基金(61972287)
2018年上海市青年拔尖人才开发计划
同济大学研究生教育改革与研究项目(ZD1903031)资助
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文摘
互联网金融欺诈正导致诸多社会经济问题.网络支付是互联网金融中的典型模式之一,此模式中的欺诈交易也是互联网金融欺诈的主要形式之一.通过构建基于机器学习的欺诈检测模型来识别欺诈交易的方法已成为网络支付反欺诈领域的主流思路.在构建欺诈检测模型的过程中,特征工程是最为关键的一步,特征的质量将直接影响模型的性能;通常,这也是最为耗时且对相关领域的专业知识要求最高的步骤.现有网络支付欺诈检测模型在特征工程上主要是领域专家基于业务知识以手动构造的形式来开展.而在网络支付模式下欺诈场景众多,不同场景下的特征构造流程不尽相同.人工特征构建方法已不能满足与日俱增的反欺诈需求.解决此问题的重要方法之一便是自动化特征工程.本文针对网络支付欺诈检测提出了一种轻量化、树结构、高效率、可扩展和可解释的自动化特征工程方法.该方法:(1)对计算条件的要求低且对数据集样本的依赖性小,这一优势是利用树结构模型进行特征构造得以实现;(2)可构造出深度层次的复杂特征和广度层次的各类型特征,这一优势是利用节点处特征构造的新型流程和转换函数权重向量的时效性更新机制得以实现;(3)在网络支付模式不同场景下可实现跨场景复用,这一优势是通过复用和扩展定制化转换函数得以实现;(4)构造出的特征具有可解释性,这一优势得益于基于结合转换函数与树模型的特征构造过程具备可表达性.本文在网络支付典型场景的业务数据集上验证了所设计的自动化特征工程方法的有效性.
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关键词
网络支付
互联网金融
欺诈检测
自动化特征工程
机器学习
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Keywords
online payment
Internet finance
fraud detection
automated feature engineering
machine learning
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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