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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.11
- 수록면
- 11 - 16 (6page)
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This paper is to confirm the possibilities of applying random forests algorithm (RF) in machine fault diagnosis and propose a hybrid method combined with genetic algorithm to improve the classification accuracy. The proposed method is based on RF, a novel assemble classifier which builds a number of decision trees to improve on the single tree classifier. Although there are several existed techniques for faults diagnosis, the application research on RF is meaningful and necessary because of its fast execution speed, the characteristic of tree classifier, and high performance in machine faults diagnosis. Evaluation of RF based method has been demonstrated by a case study on induction motor faults diagnosis. Experimental results indicate the validity and reliability of RF based diagnosis method.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Random Forest (RF)
3. Experiments and Motor Faults Classification
4. Conclusions
References
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