代价敏感支持向量机

作品数：30被引量：147H指数：7
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考虑配电网三相电压特征的IHPO-CSSVM电压暂降源识别
《电力需求侧管理》2025年第1期101-106,共6页许超 李永刚 张书伟 赵丽萍 赵会超 
国家电网有限公司科技项目(SGJBZJ00PDJS2310916)。
随着分布式新能源和电力电子设备广泛接入配电网,能源供应和负荷需求等方面呈现出新的特点。考虑到支持向量机(support vector machine,SVM)算法的超参数选择困难以及电压暂降源信号数据类别不平衡等问题,提出了一种基于完全集合经验模...
关键词：完全集合经验模态分解与自适应噪声 改进的猎人猎物优化算法 代价敏感支持向量机 配网侧电压暂降 
基于代价敏感支持向量机和多变量决策树的分级自适应暂态电压稳定评估被引量：3
《电网技术》2024年第2期778-788,共11页甄永赞 阮程 
国家重点研发计划项目(2021YFB2400800):“响应驱动的大电网稳定性智能增强分析与控制技术”。
为解决暂态电压稳定评估中失稳工况漏判率高的问题、提升多变量决策树(multivariate decision tree,MDT)应用能力,提出一种分级代价敏感多变量决策树(hierarchical cost sensitive multivariate decision tree,HCS-MDT)评估方法。基于...
关键词：暂态电压稳定 时空特征 代价敏感支持向量机 多变量决策树 分级自适应 
基于自适应多尺度脑功能连接的局灶性癫痫发作检测方法研究被引量：3
《中国生物医学工程学报》2022年第4期393-401,共9页徐嘉阳 杨婷婷 李雯 李扩 杜昌旺 刘晓芳 盛多铮 闫相国 王刚 
国家自然科学基金(32071372;31571000);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JM-037)。
利用长时程脑电图检测癫痫发作是临床中较为广泛的应用,然而这项工作乏味、耗时,且很大程度上依赖于临床医生的自身经验和主观判断,准确性和可重复性也较低。针对长时程脑电图检测癫痫中存在的问题,提出一种基于自适应多尺度脑功能连接...
关键词：脑电信号 癫痫发作 多元经验模态分解(MEMD) 有向传递函数(DTF) 代价敏感支持向量机(CSVM) 
加权随机森林和代价敏感支持向量机与心衰患者死亡风险评估被引量：4
《中国卫生统计》2022年第3期381-384,388,共5页杨弘 田晶 孟冰霞 张瑜 罗艳虹 王可 郑楚 韩清华 张岩波 
国家自然科学基金(81872714)。
目的 探讨加权随机森林和代价敏感支持向量机模型在慢性心衰死亡风险评估中的应用。方法 利用AUC-RF自变量筛选方法选出与心衰死亡的相关因素,将选出的变量作为输入变量,预后有无死亡作为结局变量构建传统随机森林、支持向量机、logisti...
关键词：慢性心衰 疾病预后 加权随机森林 代价敏感支持向量机 
基于FOA优化的CSSVM管道堵塞状态识别研究被引量：3
《电子测量与仪器学报》2020年第7期168-176,共9页王菲 冯早 朱雪峰 
国家自然科学基金(61563024)资助项目。
针对城市排水管道正常与堵塞故障状态在数据获取上的不平衡性造成的运行状态识别准确率下降的问题,提出了一种基于果蝇优化算法的代价敏感支持向量机的管道堵塞状态识别方法。根据排水管道内各运行状态下采集到的不平衡数据集,首先对不...
关键词：管道堵塞 果蝇优化算法 代价敏感支持向量机 
局部几何保持的Laplacian代价敏感支持向量机被引量：1
《中文信息学报》2018年第10期59-68,共10页周国华 宋洁 殷新春 
国家自然科学基金(61472343)
不平衡数据广泛存在于现实生活中,代价敏感学习能有效解决这一问题。然而,当数据的标记信息有限或不足时,代价敏感学习分类器的分类精度大大下降,分类性能得不到保证。针对这一情况,该文提出了一种局部几何保持的Laplacian代价敏感支持...
关键词：代价敏感学习 半监督学习 Laplacian支持向量机 局部几何保持 
基于代价敏感支持向量机的软件缺陷预测研究被引量：7
《计算机工程与科学》2018年第10期1787-1795,共9页任胜兵 廖湘荡 
软件缺陷预测是典型的非平衡学习问题。基于CS-SVM和聚类算法改进代价敏感支持向量机(SVM)算法,提出了CCS-SVM软件缺陷预测模型。在CCS-SVM预测模型中,将SVM与类别误分代价结合起来,以非平衡数据评价指标作为目标函数,优化错分代价因子...
关键词：软件缺陷预测 代价敏感 支持向量机 非平衡数据分类 参数选择 遗传算法 
基于改进FOA优化的CS-SVM轴承故障诊断研究被引量：17
《振动与冲击》2018年第18期108-114,共7页何大伟 彭靖波 胡金海 李腾辉 贾伟州 
国家自然科学基金(51506221;51606219);陕西省自然科学基础研究计划(2015JQ5179)
针对故障诊断中的小样本及样本类不平衡问题。建立基于代价敏感支持向量机(CS-SVM)的故障诊断模型,提出采用改进FOA算法(IFOA)对规则化常数C+,C-和核函数参数g进行优化选取,通过增大对故障类样本错分的惩罚代价,提升对故障类的诊断正确...
关键词：轴承故障诊断 改进果蝇优化算法(IFOA) 代价敏感支持向量机(S-SVM) 
一种面向非平衡步态数据的帕金森病诊断方法被引量：2
《计算机工程与应用》2018年第9期218-223,共6页吴玺 张永 陈绪 许胜强 王训 
国家高等学校学科创新引智计划("111")(No.B14025);(佛山市科技创新团队资助)可穿戴设备研发创新团队(No.2015IT100095);广东省科技厅重大项目(No.2016B010108002);安徽省科技攻关计划项目(No.1501021042;No.1301042215)
运动障碍是帕金森病(PD)患者的重要特征,步态信号分析可以为疾病诊断和康复治疗提供有力依据。现实中PD患者数量远小于正常人群,传统的机器学习方法不适合对正例样本数远多于反例的非平衡数据进行分类。为了准确地区分出PD患者和健康人...
关键词：步态分析 非平衡数据 电子步道系统 帕金森病 代价敏感支持向量机 
基于区域标记法的代价敏感支持向量机在股票预测中的研究被引量：7
《四川大学学报（自然科学版）》2018年第2期277-282,共6页秦璐 李旭伟 
国家自然科学基金(61173099)
针对传统股票预测中单点标记法的缺陷,提出了区域标记法,区域标记法可以为训练分类器提供更多有用信息,在一定程度上减轻了类别不平衡的问题,也更能满足实际任务的需求.同时,构建了一个RCS-Trader模型,该模型使用了代价敏感的支持向量机...
关键词：区域标记法 股票预测 支持向量机 代价敏感 
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