一种基于机器学习的光纤缺陷预测模型构建方法
本发明涉及软件模型构建领域,公开了一种基于机器学习的光纤缺陷预测模型构建方法,基于原始光纤信息和历史缺陷信息,通过邻域消除算法清除样本重叠数据,构建缺陷训练集,再利用朴素贝叶斯算法对位置样本进行预测,最终构建光纤缺陷预测模型。与现有技术相比,本发明结合邻域消除算法和集成随机采样的优点,改善原始缺陷数据中类间重叠问题,消除覆盖缺陷样本的多数类样本,使得多数类和少数类样本间的边界更清晰,更有针对性的对缺陷样本进行学习,从而具备更强的缺陷预测能力。
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