代价敏感学习

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基于IC-GANs的红外舰船目标识别方法
《兵器装备工程学报》2025年第1期277-284,共8页姜杰 闫文君 刘凯 张立民 
国家自然科学基金项目(62371465);山东省青创团队(2022kj084);山东省自然科学基金项目(ZR2020QF010)。
针对复杂场景下红外舰船目标识别过程中,存在因数据集样本不均衡、标签不完整所导致的识别准确率下降的问题,提出了一种基于深度半监督学习的红外舰船目标识别方法。首先结合半监督学习方法,设计了一种深度半监督生成对抗网络;随后将生...
关键词：红外舰船 目标识别 半监督学习 代价敏感学习 
基于代价敏感机器学习的肿瘤分类预测研究
《电脑知识与技术》2024年第31期8-11,共4页熊月玲 唐晓磊 
国家自然科学基金项(项目编号:81601806);安徽省高等学校科研项目(项目编号:2023AH051748);芜湖市卫健委科研项目(项目编号:WHWJ2023y012);皖南医学院中青年科学基金项目(项目编号:WK2022F43)。
为了提高肿瘤分类的精准度,识别信息基因,构建机器学习模型对肿瘤基因表达数据进行分析。该研究从Kent Ridge数据库下载了五组肿瘤基因表达谱数据,利用优化的代价敏感信息增益(CSIG)算法快速过滤无关和冗余基因,筛选出误分类损失较小的...
关键词：肿瘤基因表达谱 信息基因 肿瘤分类 代价敏感学习 机器学习 
基于代价敏感学习的配电网故障线路分类算法
《实验室研究与探索》2024年第11期46-51,81,共7页张鑫 周伟 徐志宇 
同济大学第十八期实验教改项目(0800104322)。
为了实现配电网故障线路辨识,以真实录波数据为驱动,从大数据分析角度提出一种配电网单相接地故障定位方法。首先,利用故障波形关联维数、零序电流时频故障测度值等构建多维故障特征向量,反映各种单相接地故障工况;其次,设计一种基于代...
关键词：配电网 单相接地故障 代价敏感学习 非均衡数据集 故障定位 
类不平衡的特征演化流在线学习方法
《计算机工程》2024年第9期92-103,共12页陈燕菲 刘三民 
安徽省自然科学基金(2308085MF220);安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH050972,KJ2021A0516)。
特征演化流是指特征空间以任意形式动态变化的数据流,其中同时存在数据类别分布不平衡的现象,这给数据流分类任务带来巨大挑战。在线学习是数据流挖掘的有效工具之一,但目前鲜有在线学习框架可同时处理数据流中特征演化和类不平衡问题...
关键词：数据流挖掘 特征演化 类不平衡 在线学习 代价敏感学习 
铸造工艺数据驱动的工程机械铸件缺陷预测
《铸造》2024年第9期1329-1335,共7页刘迎辉 余朋 潘徐政 朱守琴 计效园 吴来发 殷亚军 沈旭 解明国 周建新 
国家重点研发计划项目(2020YFB1710100);国家自然科学基金(52275337、52090042、51905188)。
针对砂型铸造过程缺陷难以寻因、工艺数据类别不平衡问题,提出了一种基于特征重分布与代价敏感学习的卷积神经网络缺陷预测方法。首先,根据样本特征相关性,对特征向量排列顺序进行了优化;其次,基于不平衡工艺数据样本设计了代价敏感正则...
关键词：砂型铸造 缺陷预测 代价敏感学习 卷积神经网络 
基于代价敏感卷积神经网络的加密流量分类
《计算机与现代化》2024年第5期55-60,共6页钟海龙 何月顺 何璘琳 陈杰 田鸣 郑瑞银 
江西省网络空间安全智能感知重点实验室开放基金资助项目(JKLCIP202206)。
针对加密流量分类中由于不平衡数据导致的分类偏差和少数类识别率低的问题,提出一种基于代价敏感卷积神经网络的加密流量分类方法。鉴于传统卷积神经网络在处理不平衡数据时容易偏向多数类,该方法引入动态权重调整策略,使其在每次迭代...
关键词：卷积神经网络 代价敏感学习 加密流量分类 类不平衡 损失函数 
考虑电缆故障情况下风电场电气内部故障诊断方法
《电气自动化》2024年第2期72-75,共4页卢鑫鑫 纪代颖 
针对传统的风电场维护方案滞后性强、运行成本高,提出了一种考虑电缆故障的风电场电气内部故障诊断方案。先利用傅里叶分解算法对风电场故障信号进行初步处理,得到了内秉带函数和残余信号,保障故障信号平稳,便于后续识别;然后对改进图...
关键词：傅里叶分解方法 图卷积神经网络 代价敏感学习 内秉带函数 故障识别 
多尺度决策系统中测试代价敏感的属性与尺度同步选择被引量：1
《模式识别与人工智能》2024年第4期368-382,共15页廖淑娇 吴迪 卢亚倩 范译文 
国家自然科学基金项目(No.12101289)资助。
属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中...
关键词：属性与尺度选择 代价敏感学习 多尺度决策系统 粗糙集 单调性 
非均衡数据下基于注意力网络和代价敏感学习的轨面状态识别
《科学技术与工程》2024年第5期1972-1979,共8页于惠钧 张锦圣 刘建华 彭慈兵 刘丽丽 龚事引 
国家重点研发项目(2021YFF0501101);国家自然科学基金(52272347);湖南省教育厅科学研究重点项目(20A162);湖南省自然科学基金(2021JJ30217,2022JJ50095)。
准确识别轨面状态,可为列车牵引/制动性能提升提供关键依据。重点针对传统代价敏感学习应用在非均衡轨面状态识别中存在的同类别样本重要性不同和多数类精度下降等问题,提出一种基于注意力网络和代价敏感学习的轨面状态识别方法。该法...
关键词：轨面状态识别 非均衡数据 代价敏感学习 注意力机制 
基于代价敏感学习的钢铁企业转炉煤气柜柜位预测被引量：1
《冶金自动化》2023年第6期28-36,共9页王兴 赵伟 
钢铁企业转炉煤气柜柜位的准确预测可为煤气系统调度提供重要依据,然而鉴于转炉煤气(Linz Donawitz gas,LDG)回收的冲击性,调度人员对柜位的超上限问题尤为关注。为此,依托大量系统运行数据,提出了一种基于代价敏感学习支持向量机(suppo...
关键词：转炉煤气柜 代价敏感学习 支持向量机回归 柜位预测 
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