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Updated: Jul 11, 2025

Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
封面:一种无类的方法来生成平衡的数据集,用于过程建模
Isaac Severinsen1, Wei Yu1, Timothy Walmsley2
1Department of Chemical and Materials Engineering, University of Auckland, 5 Grafton Road, Auckland, 1010, New Zealand.
一种名为Covert (无类超采样技术) 的新方法可以改进工业数据集,以实现更好的流程建模. 它的性能优于Smote等现有方法,在工业数字双胞胎中,数据驱动模型的准确性提高了20%.
科学领域:
- 数据科学是数据科学.
- 机器学习是机器学习.
- 工业过程建模 工业过程建模
背景情况:
- 开发可靠的工业流程模型对于数字双胞胎至关重要.
- 历史数据集经常存在不平衡,限制了模型的适用性.
- 现有的过量采样技术可能无法充分应对工业数据的挑战.
研究的目的:
- 介绍Covert,一种用于不平衡的工业数据集的新型无类超采样技术.
- 提高工业过程模拟数据驱动模型的性能.
- 通过使用历史数据来提高过程模型的应用范围.
主要方法:
- 隐藏利用内核密度估计和最近邻近算法来识别和重新采样稀疏的数据区域.
- 该技术的重点是创建一个更平衡的数据集,以改善模型培训.
- 对合成少数人过量采样技术 (Smote) 进行了比较分析.
主要成果:
- 在统一填充输入特征空间方面,Covert在Smote上表现出优越的性能.
- 与Smote.com相比,该技术在输出变量中产生了更可信的数据.
- 使用Covert开发的数据驱动模型显示,在预测原始数据的特征空间之外时,准确性增加了20%.
- 在相同的预测空间中,Smote导致模型准确度下降6%.
结论:
- 隐蔽是一种有效的无类超采样技术,用于改善不平衡的工业数据集.
- 该方法提高了数据驱动过程模型的准确性和预测范围.
- 通过有效利用历史数据,Covert促进了更强大的数字双胞胎的开发.
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