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。結合網格搜索和模型交叉驗證的參數尋優方法對樹深和基尼不純度的閾值進行參數優化驗證。最后,利用參數最優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,該組合模型具有優異的異常檢測精度,研究成果可為螺栓打緊質量狀態的診斷提供有力支撐。