非平衡数据集

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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 
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SAConvFormer算法的焊接故障诊断在非平衡数据集上的应用
《机电工程技术》2024年第7期18-22,共5页付惠斌 李晨 陈翀 
国家自然基金资助项目(62302103)。
预测性维护在制造业中扮演着重要角色,而焊接设备的有效维护更是关键,旨在减少企业支出并实现无人车间的目标。然而,焊接领域的研究尚处于初级阶段,而深度学习在此领域的应用也相对较少。针对这一问题,提出一种基于空间注意力卷积Transf...
关键词：预测性维护 焊接设备 故障诊断 空间注意力机制 深度学习 
集成方法在极限学习机中的应用
《电子设计工程》2024年第12期32-36,共5页高浩森 李凤莲 张明泽 李晓辉 贾文辉 
国家自然科学基金资助项目(62171307)。
针对传统的单一机器学习模型对非平衡数据集分类预测性能偏低的问题,通过用Adaboost策略将传统的最大化Gm代价调整极限学习机集成起来,生成一种最大化Gm集成极限学习机分类模型(MG-CCR-EELM),使其能够适用于不同平衡率非平衡数据集的分...
关键词：集成学习 代价调整极限学习机 非平衡数据集 分类预测 
基于双采样随机森林的临滑阶段的预测算法:以湖北黄石5号铁矿石治理地块为例被引量：1
《科学技术与工程》2024年第14期5733-5741,共9页郭明娟 徐哈宁 肖慧 范凌峰 胡佳超 游丝露 
江西省放射性地学大数据技术工程实验室基金(JELRGBDT202206);江西省自然科学基金(20212BAB203004);江西省防震减灾与工程地质灾害探测工程研究中心开放基金(SDGD202005)。
针对碎石土边坡监测过程中滑坡稳定变形期与临滑阶段监测数据量严重不匹配,导致临滑阶段数据量偏小,从而产生的非平衡数据集造成预判不准确的问题,提出了一种基于DST随机森林的碎石土边坡临滑阶段地表位移的预测算法。首先,采用过采样...
关键词：碎石土边坡 临滑阶段 地表位移 随机森林 非平衡数据集 双采样技术 
非平衡数据集下基于XGBoost模型的财务舞弊识别研究被引量：1
《计算机时代》2023年第12期59-63,共5页王琦 熊莎丽娜 詹柔 张露 杨鑫 张健 
云南省教育厅科学研究基金项目“基于非线性逻辑回归的M-Score模型优化研究”(2022J0523);云南省高等学校大学生创新创业训练计划项目“基于数据挖掘的企业财务报表舞弊识别研究”。
针对现实中舞弊样本与非舞弊样本存在的数量不平衡情况,通过25个财务指标与2个非财务指标,运用过采样、欠采样技术及XGBoost模型进行财务报表舞弊识别研究。结果表明,SMOTE过采样方法与XGBoost模型的结合在非平衡数据集下具有较好的整...
关键词：非平衡数据集 财务报表舞弊识别 SMOTE XGBoost 
基于代价敏感的细粒度服装图片检索被引量：1
《软件导刊》2023年第10期185-190,共6页邹子安 何儒汉 
国家自然科学基金项目(61170093);湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(D20141603)。
细粒度服装图片类别间高度相似,在非平衡数据集下,其检索十分具有挑战性。为此,提出一种基于代价敏感的细粒度服装图片检索方法,通过设计一种代价敏感的损失函数针对性处理非平衡数据集问题,有效改进检索模型的关键点检测模块,改善细粒...
关键词：细粒度服装 图片检索 代价敏感 非平衡数据集 
非平衡数据集下的高职学生就业预测模型被引量：2
《计算机与数字工程》2023年第3期675-678,730,共5页熊露露 年梅 张俊 
自治区高校科研项目(编号:XJEDU2017S032);新疆师范大学“数据安全”重点验室招标项目(编号:XJNUSYS102017B04)资助。
传统机器学习算法对不平衡数据进行二分类时,容易出现分类偏移问题,就业预测数据存在正负样本不平衡问题,为了提高就业预测的精度,论文设计了ADASYN-SMOTE-RF就业预测模型。首先使用ADASYN-SMOTE算法对训练集生成和扩充小类样本,然后使...
关键词：就业预测 ADASYN-SMOTE-RF 过采样处理 随机森林 就业率 
基于ABLSTM的SQL注入攻击检测研究被引量：2
《微型电脑应用》2023年第3期43-46,共4页沈伍强 崔磊 许明杰 杨春松 
南方电网公司科技项目资助(037800KK52190012)。
SQL注入作为最常见的注入攻击方式之一,具有多样性、突变性和隐蔽性,由于传统的攻击检测方法在对电力信息系统提供安全防护方面稍显不足,因此文章提出了一种基于ABLSTM的SQL注入攻击检测方法。一方面,通过数据正样本生成非平衡数据集来...
关键词：SQL注入 非平衡数据集 过拟合现象 Bi-LSTM 
基于CatBoost算法的滑坡敏感性模型——以毕节市大方县为例被引量：3
《计算机与数字工程》2022年第6期1365-1370,共6页邵健 王霄 昌文峰 陈曦 张译 
国家自然科学基金项目(编号:61861007,61640014);贵州省科学技术基金项目(编号:黔科合基础-ZK[2021]);贵州省科技计划项目(编号:黔科合基础-ZK[2021]一般303);贵州省工业攻关项目(编号:黔科合支撑[2019]2152);黔科合人才团队(编号:[2015]4014);物联网理论与应用案例库(编号:KCALK201708);自动化专业卓越工程师计划(编号:ZYS2015004)资助。
对山地地区建立滑坡敏感性模型,从而有效地避免地质灾害带来的风险,对促进地区经济发展和保证人民财产安全具有重要意义。以贵州省毕节市大方县为例,利用Borderline-SMOTE算法解决滑坡数据普遍存在的数据不平衡问题,进而运用CatBoost算...
关键词：滑坡灾害 Borderline-SMOTE 非平衡数据集 CatBoost 
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