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A Posterior Probability-Guided Kernel-Space Oversampling Machine Learning Method for Imbalanced Rolling Bearing Health Monitoring
本文提出了 Kernel-PAO，这是一种新颖的机器学习方法，它通过后验概率引导的插值将过采样转移到核空间，以有效解决滚动轴承健康监测中严重的类别不平衡问题，在准确性和鲁棒性方面显著优于 SMOTE 等传统技术。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
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