非平衡数据分类

作品数：23被引量：135H指数：7
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：翟云杨炳儒鲁淑霞隋海峰蔡艳艳更多>>
相关机构：北京科技大学河北大学西安电子科技大学中南大学更多>>
相关期刊：《雷达与对抗》《高技术通讯》《西安电子科技大学学报》《软件导刊》更多>>
相关基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金河北省自然科学基金河北省科技计划项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于交叉区域SMOTE算法的非平衡数据分类
《电脑与电信》2023年第7期75-79,89,共6页吴立胜 皮珣珣 
提出了一种基于过采样的SMOTE改进算法CRSMOTE(CrossregionSMOTE)。该方法是限制负类样本点的合成区域和数量。根据实验找到CRSMOTE算法的高效负样本生成区间,然后在8种不同数据集上进行大量实验,将CRSMOTEY算法与SMOTE、TSMOTE算法相比...
关键词：不平衡数据 支持向量机 CRSMOTE 
代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类被引量：8
《南京航空航天大学学报》2023年第2期339-346,共8页鲁淑霞 张振莲 翟俊海 
河北省科技计划重点研发项目(19210310D);河北省自然科学基金(F2021201020)。
针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向...
关键词：非平衡数据 惩罚AdaBoost 自适应代价敏感函数 平均间隔 随机梯度下降 
基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类被引量：13
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2022年第6期99-105,共7页叶丽珠 郑冬花 刘月红 牛少华 
国家自然科学基金(61961010);广东省高等学校特色专业建设项目(2020SJTSZY01);广东省“十四五”规划高等教育研究课题(21GYB08);广东省普通高校特色创新类项目(2021KTSCX150);广西省自然科学基金青年基金(2018GXNSFBA050029)资助项目。
为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多...
关键词：非平衡数据分类 随机森林 鲸群优化算法 弱分类器 决策树 
基于最优间隔的AdaBoost_(v)算法的非平衡数据分类被引量：3
《计算机科学》2021年第11期184-191,共8页鲁淑霞 张振莲 
国家自然科学基金项目(61672205);河北省科技计划重点研发项目(19210310D)。
为了解决非平衡数据分类问题,提出了一种基于最优间隔的AdaBoost v算法。该算法采用改进的SVM作为基分类器,在SVM的优化模型中引入间隔均值项,并根据数据非平衡比对间隔均值项和损失函数项进行加权;采用带有方差减小的随机梯度方法(Stoc...
关键词：非平衡数据 SVRG AdaBoost_(v) 最优间隔 自适应代价敏感函数 
面向非平衡数据分类的概率过抽样过滤方法
《雷达与对抗》2020年第1期17-21,共5页孟庆鹏 田开严 张恒 
利用非合作博弈理论为概率过抽样合成的少数类数据决定其最可能的类标签,将数据中的非本类合成数据进行过滤,减少概率过抽样合成数据过程中产生的重叠数据,得到更高质量的少数类数据进而改善数据倾斜状况。实验分别以CART和SVM分类器建...
关键词：非平衡数据分类 概率近似 过抽样 过滤 
基于边界混合重采样的非平衡数据分类方法被引量：21
《计算机工程与应用》2020年第1期46-52,共7页侯贝贝 刘三阳 普事业 
国家自然科学基金（No.61877046）;陕西省自然科学基金（No.2017JM1001）
在非平衡数据分类问题中,为了合成有价值的新样本和删除无影响的原样本,提出一种基于边界混合重采样的非平衡数据分类算法。该算法首先引入支持k-离群度概念,找出数据集中的边界点集和非边界点集;利用改进的SMOTE算法将少数类中的边界...
关键词：支持k-离群度 重采样 边界点 非平衡数据分类 
一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法被引量：12
《计算机应用与软件》2019年第4期255-261,316,共8页赵锦阳 卢会国 蒋娟萍 袁培培 柳学丽 
四川省教育厅重点科技计划资助项目(14ZA0170)
在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法...
关键词：非平衡数据集 少数类 合成样本 分类 
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 
基于自适应随机梯度下降方法的非平衡数据分类被引量：3
《计算机科学》2018年第B06期487-492,共6页陶秉墨 鲁淑霞 
河北省自然科学基金(F2015201185)资助
对于不平衡数据分类问题,传统的随机梯度下降方法在求解一般的支持向量机问题时会产生一定的偏差,导致效果较差。自适应随机梯度下降算法定义了一个分布p,在选择样例进行迭代更新时,其依据分布p而非依据均匀分布来选择样例,并且在优化...
关键词：随机梯度下降 非均匀分布 停机准则 支持向量机 损失函数 
基于模糊支持向量机的非平衡数据分类被引量：5
《微型机与应用》2017年第16期56-59,共4页陈辉辉 白治江 
支持向量机(SVM)作为一种有效的机器学习技术可以很好地处理平衡数据集,然而除了对噪声点和野点敏感以外,SVM在非平衡数据分类时会偏向多数类(负类)样本,从而导致少数类(正类)的分类精度变差。为了克服以上问题,提出了一种改进的模糊支...
关键词：非平衡数据集 模糊支持向量机 模糊隶属度 样本紧密度 
全选清除导出
共3页<123>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部