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。