Python
实现基于
DBO-LightGBM
蜣螂优化算法（
DBO）优化轻量级梯度提升机（
LightGBM
）进行故障诊断的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在工业生产中，设备故障是导致生产停滞、生产效率降低和生产成本增加的重要因素之一。尤其在高精度制造业，设备的健康状况直接关系到生产线的稳定性和产品的质量。故障诊断作为设备维护中的关键任务，涉及到对设备故障原因的识别、定位和分类。随着信息技术的不断发展，机器学习和数据挖掘技术逐渐被应用于故障诊断中。这些技术能够从历史数据中提取出潜在的规律和异常，从而在设备出现问题前预测和检测故障，达到提前预警的目的。LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升算法，已在多种机器学习任务中获得广泛应用。DBO（Dung Beetle Optimization）蜣螂优化算法是一种基于模拟蜣螂觅食行为的全局优化算法，其通过群体合作与局部搜索机制，能够有效寻找全局最优解。
随着数据量的不断增长，传统 ...