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中智集成分类用于不确定性感知轴承故障检测
论文将随机森林、XGBoost 与逻辑回归集成做中智分解，输出四类不确定性指标，在 CWRU 与 JNU 轴承基准上评估。结果显示预测熵与误差稳健相关，时域与频域模型融合的 JS 散度指标在分布漂移下表现最佳。
arXiv cs.LG26 天前
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论文将随机森林、XGBoost 与逻辑回归集成做中智分解，输出四类不确定性指标，在 CWRU 与 JNU 轴承基准上评估。结果显示预测熵与误差稳健相关，时域与频域模型融合的 JS 散度指标在分布漂移下表现最佳。