过采样技术

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基于最大安全近邻与局部密度的自适应过采样方法
《电子与信息学报》2025年第4期1140-1149,共10页赵小强 何嘉琦 
国家自然科学基金(62263021);甘肃省高校产业支撑计划(2023CYZC-24)。
针对不平衡数据过采样的过程中如何合成有效新样本的问题,该文提出一种基于最大安全近邻与局部密度的自适应过采样方法。该方法利用最大安全近邻和局部密度将少数类样本划分为安全样本、边界样本和离群点;在此基础上,通过组合加权设置...
关键词：不平衡数据 过采样技术 最大安全近邻 次边界样本 
基于MSMOTE与FA-CNN-LSTM的断路器故障诊断
《光电子.激光》2025年第4期421-428,共8页郑悦 姚瑛 晋萃萃 陈沼宇 曹冉冉 樊怀聪 
国网天津市电力公司科技项目(KJ22-2-02)资助项目。
本研究针对断路器数据采集不平衡的问题,为实现对断路器的高效故障诊断,采用基于马氏距离的改进合成少数类过采样技术(modified synthetic minority over-sampling technique,MSMOTE)进行数据扩充,并通过萤火虫算法(firefly algorithm,...
关键词：高压断路器 故障诊断 改进合成少数类过采样技术(MSMOTE) 卷积长短时记忆网络(CNN-LSTM) 
融合nmODE的术后肺部并发症预测模型
《智能系统学报》2025年第1期198-205,共8页熊立鹏 徐修远 牛颢 陈楠 章毅 
为了准确预测病人肺部手术后并发症的发生,提出了一种融合神经记忆常微分方程(neural memory ordinary differential equation,nmODE)的并发症预测模型。首先,利用极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)树结构对数据进行编码...
关键词：疾病预测 异构表格数据 神经记忆常微分方程 极限梯度提升 长短时记忆神经网络 合成少数过采样技术 类别不平衡 病人预后 
基于人体三维重建的痰湿与阴虚质辨识模型研究
《南京中医药大学学报》2024年第12期1340-1347,共8页王子琰 杨涛 周作建 胡孔法 
国家重点研发计划重点专项(2022YFC3502302);江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX23_2073)。
目的提出一种基于单目光学摄像头拍摄的人体全身二维图像,通过人体三维重建算法得到人体三维形态参数,并基于此对痰湿、阴虚与其他体质进行智能辨识。方法采集受试者自然状态下标准静态站姿图像,并让受试者填写体质量表或由主任中医师...
关键词：中医体质辨识 痰湿质 阴虚质 人体三维重建 合成少数类过采样技术 
滑坡易发性评价中样本不均衡问题处理研究
《水文地质工程地质》2024年第6期171-181,共11页田尤 高波 殷红 李元灵 张佳佳 陈龙 李洪梁 
中国地质调查局地质调查项目(DD20230449,DD20190644);第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0902)。
滑坡易发性评价中,样本不均衡问题的不同处理方案通常会带来评价结果的大量不确定性。针对这一问题,以藏东昌都市部分县(区)为研究区,构建滑坡/非滑坡样本不均衡数据集,采用不处理、下采样和合成少数类过采样(synthetic minority oversa...
关键词：滑坡易发性 合成少数类过采样技术 评价模型 昌都市 样本不均衡数据 
改进的邻近加权合成过采样技术
《深圳大学学报（理工版）》2024年第6期748-755,共8页邢胜 王晓兰 沈家星 朱美玲 曹永青 何玉林 
河北省高等学校科学研究资助项目(ZC2022071);沧州师范学院校内科研基金资助项目(xnjjl1904);广东省自然科学基金资助项目(2023A1515011667);广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2023B1515120020)。
针对邻近加权合成过采样技术(proximity weighted synthetic oversampling technique,ProWSyn)在合成样例时未删除噪声样例,且当平滑因子在[0,1]区间取值时,权重比例难以覆盖整个搜索空间的缺陷,提出一种改进的邻近加权合成过采样技术(i...
关键词：人工智能 非平衡数据 邻近加权合成过采样技术 过采样方法 K近邻分类器 神经网络 
面向不平衡图像数据的对抗自编码器过采样算法
《电子与信息学报》2024年第11期4208-4218,共11页职为梅 常智 卢俊华 耿正乾 
国家重点研发计划(2023YFC2206404)。
许多适用于低维数据的传统不平衡学习算法在图像数据上的效果并不理想。基于生成对抗网络(GAN)的过采样算法虽然可以生成高质量图像,但在类不平衡情况下容易产生模式崩溃问题。基于自编码器(AE)的过采样算法容易训练,但生成的图像质量...
关键词：不平衡图像数据 过采样 生成对抗网络 对抗自编码器 合成少数类过采样技术 
基于XGBoost的胸腰椎骨折内固定术后下肢深静脉血栓风险预测模型
《中国现代医生》2024年第33期47-51,116,共6页廖嘉佳 梁小娜 徐晓静 詹姜仙 
目的基于极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)构建胸腰椎骨折内固定术后发生下肢深静脉血栓(deep vein thrombosis,DVT)的预测模型。方法选取2019年1月至2022年12月于温州医科大学附属第一医院行胸腰椎骨折内固定术患者220...
关键词：胸腰椎骨折 下肢深静脉血栓 合成少数类过采样技术 极限梯度提升 可解释性分析 
基于新型采样技术的非平衡数据分类方法被引量：1
《北华大学学报（自然科学版）》2024年第5期694-700,共7页刘子桐 刘振远 庞娜 马铭 
国家自然科学基金项目(42004153);北华大学研究生创新计划项目(2022007)。
在一些现实场景中,数据不平衡问题普遍存在,严重影响模型的预测结果。合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-Sampling Technique,SMOTE)是解决非平衡分类问题的一种方法,但存在局限性。针对数据中的类不平衡问题,提出基于数据...
关键词：非平衡分类 合成少数类过采样技术 随机森林 聚类 
基于电机数据图像化的多时序变量间接卡车误吊起检测
《计算机工程》2024年第10期370-380,共11页刘嘉杰 刘国平 胡文山 
国家自然科学基金(62173255,62073247,62103308)。
自动化集装箱码头的装卸作业中经常发生集装箱与卡车同时被吊起的安全事故,导致人员伤亡及货品、车辆的损坏。为解决该问题,提出一种基于电机数据图像化处理的多时序变量间接卡车误吊起检测方法(MEIN)。该方法通过神经网络分析异步电机...
关键词：时间序列分类 卷积神经网络 合成少数类样本的过采样技术 Tomek Links欠采样技术 卡车误吊起检测 
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