摘要：提出了一種基于SMOTE算法和CART決策樹的螺栓打緊質量異常檢測模型。該方法采用SMOTE過抽樣算法處理螺栓打緊工藝數據類間不均衡問題,在此基礎上建立CART決策樹模型對打緊工藝的特征信息進行數據挖掘,診斷螺栓打緊質量狀態(tài)。結合網格搜索和模型交叉驗證的參數尋優(yōu)方法對樹深和基尼不純度的閾值進行參數優(yōu)化驗證。最后,利用參數最優(yōu)訓練模型學習曲線和測試集上ROC曲線下面積AUC值對模型性能進行評價。實驗結果表明,該組合模型具有優(yōu)異的異常檢測精度,研究成果可為螺栓打緊質量狀態(tài)的診斷提供有力支撐。