[发明专利]一种断路器不平衡监测数据集过采样方法

权利要求书

1.一种断路器不平衡监测数据集过采样方法，其特征在于，包括以下内容：

采集断路器不平衡监测数据，获取监测样本数据集S；

根据所述监测样本数据集S中不同状态类别对应的样本数量，对状态类别进行排序；将数量最多的状态类别作为多数类别，其余类别均作为少数类别；

按照顺序依次对所述少数类别进行过采样，直至所有的所述少数类别均被过采样；每次过采样所采集到的新样本均补入当前监测样本数据集内，生成新的监测样本数据集，根据新的监测样本数据集进行下一个少数类别的过采样；

所述过采样的步骤包括：

S1.确定每一个所述少数类别需要生成的新样本数量G；对于每一个所述少数类别，将当前待生成新样本的少数类别设为正类别，所有其余的类别均设为负类别；

S2.从当前正类别数据集S_p中去除噪声样本；

S3.获取去除噪声后的样本数据集S_pf的负类k近邻数据集S_bn；获取所述负类k近邻数据集S_bn的正类k近邻数据集S_bpf；

S4.为所述正类k近邻数据集S_bpf中的样本分配不同的权重，根据所述权重获取正类k近邻数据集S_bpf中每个样本所要生成的新样本数量；

S4的具体内容包括：

计算样本所在区域的样本密度，计算方法为：

其中，NN_p(x_i)^m表示样本x_i的第m个正类近邻，k为样本x_i近邻总数；

归一化样本密度，为所述正类k近邻数据集S_bpf中的每个样本分配权重

其中，n为正类k近邻数据集S_bpf中样本总数量；y_i为x_i所对应的状态类别；所述正类k近邻数据集S_bpf中的每个样本要生成的样本数量g_i为：

S5.在所述正类k近邻数据集S_bpf中的样本与其正类近邻和负类近邻间随机线性插值生成新样本，并将生成的新样本加入到监测数据集S中；

S6.重复步骤S1-S5直至所有的少数类别均被过采样。

2.根据权利要求1所述的一种断路器不平衡监测数据集过采样方法，其特征在于，采集断路器不平衡监测数据，获取监测样本数据集S的具体内容包括：将断路器合闸过程中的振动信号作为监测信号，采集不同状态下的振动信号组成监测样本数据集S＝{x_i,y_i},其中x_i为样本数据，y_i为x_i所对应的状态类别。

3.根据权利要求2所述的一种断路器不平衡监测数据集过采样方法，其特征在于，S1中每一个少数类别需要生成的样本数量G为其与多数类别所对应的样本数量之间的差值。

4.根据权利要求3所述的一种断路器不平衡监测数据集过采样方法，其特征在于，S2的具体内容包括：

根据欧氏距离针对每一个正类样本搜索其k近邻NN(x_i)，如果当前正类样本的k近邻NN(x_i)中没有正类近邻，则样本为噪声样本，从数据集中去除；剩余样本组合成新的数据集S_pf，表示为：

S_pf＝S_p-S_noise (1)

其中，S_p为当前正类别数据集，S_noiSe为噪声。