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摘要
本发明公开了一种基于stacking元学习策略的污水处理故障诊断方法,该方法是用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项,将其归一化到[0,1]区间中；设置基分类器隐层节点数、正则化系数、核宽度的最优参数；利用处理好的训练样本对基分类器进行3折交叉验证,获得基分类器的原始输出；将基分类器的原始输出转化为概率型输出,并构造出元训练集；利用元训练集对元分类器进行训练,得到最终的分类决策模型。本发明通过元学习策略融合了不同的基分类器提高了算法的多样性和稳定性,进一步提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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