摘要：在設(shè)備故障診斷過程中,數(shù)據(jù)集中正負(fù)分類樣本數(shù)量相差較為懸殊等數(shù)據(jù)不平衡問題會(huì)導(dǎo)致診斷準(zhǔn)確率降低。為減少由于正負(fù)類樣本不均衡而導(dǎo)致的誤判,提高設(shè)備故障診斷準(zhǔn)確率,提出一種代價(jià)敏感方法。該方法借助Boosting方法,通過多次概率采樣生成多個(gè)模型,并確定每個(gè)模型的權(quán)重。其中采樣的概率取決于代價(jià)調(diào)整值,所提方法在每一個(gè)迭代過程中根據(jù)上一次迭代的結(jié)果對代價(jià)調(diào)整值進(jìn)行調(diào)整。通過實(shí)驗(yàn),并與其他方法進(jìn)行對比,結(jié)果表明與采用固定的代價(jià)敏感值及非代價(jià)敏感方法相比,提出的方法具有更好的表現(xiàn)。