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数据预处理技术

在基于神经网络的故障诊断技术中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据预处理的目的是将原始数据转换为适合神经网络模型训练和预测的格式，提高模型的准确性和可靠性。本节将详细介绍数据预处理的原理和常用技术，包括数据清洗、标准化、归一化、特征选择和特征提取等。

数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，旨在去除数据中的噪声和不一致的部分，确保数据的完整性和准确性。常见的数据清洗技术包括：

缺失值处理：处理数据中缺失的值，可以采用删除、填充（均值、中位数、众数等）或插值方法。

异常值处理：识别和处理数据中的异常值，可以使用统计方法（如Z-score、