非平衡数据

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有限标签下的非平衡数据流分类方法
《大数据》2025年第2期107-126,共20页李艳红 李志华 郑建兴 白鹤翔 郭鑫 
国家自然科学基金项目(No.62272286,No.41871286);山西省基础研究计划项目(No.202203021221001,No.202203021221021)。
数据流分类是数据流挖掘的重要研究内容,其核心任务是从实时到达的数据流中快速捕获概念漂移,并及时调整分类模型。极限学习机具有训练速度快和泛化性能好的优点,然而目前基于极限学习机的数据流分类方法很少可以同时处理数据流中常见...
关键词：数据流分类 多类非平衡 极限学习机 概念漂移 标签成本昂贵 
基于随机森林的热轧带钢终轧温度预报
《锻压技术》2025年第1期134-139,共6页马更生 樊涛 马晓宝 路平 李炯 陆伟 韩东序 
国家自然科学基金资助项目(52305405);海安太原理工大学先进制造与智能装备产业研究院开放研发项目(2023HA-TYUTKFYF011);常州工业职业技术学院高层次人才项目(GCC202413101006)。
复杂的精轧区边界条件和难以观测的参数导致传统在线带钢热终轧温度的预报精度受限。为了提高终轧温度预报精度,采用随机森林进行数据驱动方式的建模。选取影响终轧温度的43个特征因子作为数据驱动终轧温度预测模型的输入值,采用NCL和SM...
关键词：热轧 终轧温度 随机森林 数据驱动模型 非平衡数据集 
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 
基于C-DCGAN的铁路道岔转辙机柱塞泵故障诊断方法
《中国铁道科学》2024年第6期111-120,共10页罗佳 黄晋英 马健程 刘思远 
山西省回国留学人员科研资助项目(2022-141);山西省自然科学基金资助项目(202203021211096)。
针对铁路道岔转辙机设备状态监测数据不完备、非平衡和局部缺失等问题,提出基于改进生成式对抗网络(GAN)的转辙机柱塞泵故障诊断方法。首先,构建条件深度卷积生成式对抗网络(C-DCGAN)模型,利用一维卷积层处理柱塞泵振动信号的时域和频...
关键词：铁路道岔 转辙机柱塞泵 非平衡数据 故障诊断 C-DCGAN 
基于新型采样技术的非平衡数据分类方法
《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 
基于非平衡数据处理的CNN-BiLSTM-Attention模型窃电检测方法
《中国设备工程》2024年第19期123-125,共3页孙晓佳 张盛华 虎珀琛 
中国南方电网深圳供电局有限公司项目(090000KK52222180)。
为了解决目前窃电检测算法普遍存在数据不平衡与准确率较低的问题,本文提出了一种基于非平衡数据处理的联合卷积-双向长短期记忆神经网络和注意力机制的窃电检测方法。首先,通过基于合成少数类过采样技术对数据进行过采样处理,以生成类...
关键词：窃电检测 CNN-BiLSTM SMOTE算法 注意力机制 
基于对抗数据增强的非平衡节点分类算法
《南京大学学报(自然科学版)》2024年第5期785-792,共8页程凤伟 王文剑 史颖 张珍珍 
国家自然科学基金(U21A20513,62076154);山西省重点研发计划(202202020101003);山西省高等学校科技创新项目(2024L382)
图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)在节点分类任务中取得了显著的成功,然而,目前的GNNs模型倾向于处理具有大量标记数据的多数类,较少关注标记较少的少数类,传统方法常通过过采样来解决这一问题,但可能会导致过拟合.近期的一些研...
关键词：图神经网络 节点分类 非平衡数据 过采样 对抗数据增强 
基于Stacking集成学习的热轧带钢凸度诊断模型
《中南大学学报（自然科学版）》2024年第10期3673-3682,共10页张殿华 李贺 武文腾 霍光帆 孙杰 彭文 
中国五矿科技专项(2022ZXB03);国家自然科学基金资助项目(U21A20117);辽宁省人工智能重大科技专项(2023JH26-10100002)。
在热连轧生产过程中,凸度是重要的质量指标,过程数据的非平衡性限制了数据驱动模型的预测效果,为提高模型的预测精度,提出一种融合SMOTE和Stacking集成算法的热轧带钢凸度诊断模型。首先,采用SMOTE过采样方法处理凸度相关数据集,降低数...
关键词：带钢凸度诊断 Stacking集成模型 非平衡数据 SMOTE 
基于生成对抗网络的信用卡交易欺诈检测
《现代商贸工业》2024年第17期266-268,共3页刘永灵 
欺诈一直是常见的犯罪手段,各种交易诈骗通过信用卡、移动通信等媒介实施,欺诈交易数据占总交易数据的比例极小,这类非平衡数据集的检测一直是机器学习的研究热点和难点。本文提出残差Wasserstein生成对抗网络并对信用卡诈骗样本进行过...
关键词：机器学习 非平衡数据集 二分类 生成对抗网络 诈骗检测 
基于联合熵的非平衡数据边界混合重采样
《计算机与现代化》2024年第9期95-100,113,共7页周传华 任太娇 罗岚 周昊 
国家自然科学基金资助项目(71772002,61702006);复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室资助项目(CS2020-04)。
为了克服在数据平衡处理过程中单一重采样方法易生成冗余样本及误删重要样本信息的局限,本文提出一种基于联合熵的非平衡数据边界混合重采样算法。该算法首先通过引入边界因子对边界集和非边界集进行有效的区分,进一步构建一个联合熵指...
关键词：不平衡数据分类 边界因子 联合熵 混合采样 
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