代价敏感学习

作品数：124被引量：760H指数：15
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面向失衡数据的自适应加权ELM分类算法
《计算机工程与设计》2023年第7期2008-2014,共7页孙中强 应文豪 毕安琪 王骏 龚声蓉 
国家重点研发计划基金项目(2018YFB1004901);教育部人文社科基金项目(18YJCZH229);江苏省教育科学十三五规划基金项目(X-a/2018/10)。
为提高极限学习机在失衡数据中的整体分类性能,提出一种基于代价敏感学习的自适应加权极限学习机分类算法。考虑各类间样本的差异性和同一类内样本的丰富性,利用类样本数量差异构造初始惩罚权重,分析样本附近异类样本数量确定额外代价权...
关键词：不平衡数据 加权极限学习机 代价敏感学习 自适应 分类 惩罚矩阵 类分布 
基于NB和预期效用最大化的对抗性分类博弈
《计算机工程与设计》2023年第4期1136-1143,共8页郝惠惠 王林 
河南省高等学校重点科研基金项目(22B520039)。
针对数据库中知识发现的对抗性分类博弈进行研究。将该问题构建为一个代价敏感的分类器和代价敏感的对手之间的博弈;基于朴素贝叶斯,分别提出以使预期效用最大化的对手对抗分类器的最优策略和分类器对抗对手策略的最优策略,提出基于剪...
关键词：对抗性分类博弈 代价敏感学习 朴素贝叶斯 预期效用 整数线性规划 入侵检测 假阳性/假阴性 
基于特征融合和代价敏感学习的图像标注方法被引量：1
《计算机工程与设计》2021年第11期3114-3120,共7页厍向阳 车子豪 董立红 
陕西省自然科学基础研究基金项目(2019JLM-11);陕西省自然科学基金项目(2017JM6105)。
针对图像标注数据集中存在的标注对象比例不一致和标签分布不平衡问题,提出基于特征融合和代价敏感学习的图像标注方法。在卷积神经网络中加入特征融合层,改进VGG16原有的网络结构,特征融合层结合注意力机制,对网络中不同卷积层提取的...
关键词：图像自动标注 深度学习 特征融合 卷积神经网络 代价敏感学习 
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