不均衡数据

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物联网海量不均衡数据组内方差SNM清洗算法
《现代电子技术》2025年第3期124-128,共5页伍阳 陈科基 
由于物联网数据通常是不均衡的,导致采集的数据集中各个类别的样本数量差异很大,无法准确反映其内部的方差情况,使得数据文本相似度较高,为此,提出物联网海量不均衡数据组内方差SNM清洗算法。使用网络爬虫技术爬取海量不均衡数据,对不...
关键词：物联网 不均衡数据 组内方差 SNM清洗算法 滑动窗口 网络爬虫 数据字段 约束条件 
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 
入侵检测中基于生成对抗的不均衡数据增强方法
《信息安全与通信保密》2024年第12期22-34,共13页王家瑄 王小娟 何明枢 王欣蕾 路子逵 
国家自然科学基金(62227805)。
针对网络流量不均衡数据集导致的机器学习分类效果差的问题,引入了生成对抗网络,提出了一种容错率高的流量字典,设计了基于生成对抗网络的多类规避生成对抗网络,可以解决使用机器学习方法进行分类检测所产生的不均衡数据集问题。该数据...
关键词：数据增强 不均衡数据集 生成对抗网络 多类规避生成对抗网络 机器学习 
基于安全欠采样的不均衡多标签数据集成学习方法
《电子学报》2024年第10期3392-3408,共17页孙中彬 刁宇轩 马苏洋 
中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.2021QN1075)。
多标签分类任务广泛存在于现实生活中,然而其经常存在不均衡数据问题,严重影响了分类性能.目前解决该问题的主流技术为重采样方法,主要分为过采样和欠采样,过采样通过生成与少数类标签相关的样本,欠采样则是通过删除与多数类标签相关的...
关键词：多标签分类 不均衡数据 标签划分 安全欠采样 数据剪枝 集成学习 
基于CNN-WSVM的阀门粘滞检测方法
《化工自动化及仪表》2024年第5期805-810,829,共7页田静 王志国 刘飞 
国家自然科学基金重点项目(批准号:61833007)资助的课题。
针对实际中粘滞与非粘滞数据不均衡问题,提出基于卷积神经网络和加权支持向量机融合的阀门粘滞检测方法(CNN-WSVM)。首先搭建仿真控制回路生成不同工况的回路运行数据,然后利用一维卷积神经网络模型提取特征,再使用惩罚项系数可调的加...
关键词：阀门 粘滞检测 不均衡数据 卷积神经网络 加权支持向量机 阀门状态分类 
一种处理严重不均衡数据的BERT-BiGRU-WCELoss短文本警情分类模型
《计算机应用与软件》2024年第9期217-223,229,共8页刘冬 翁海光 陈一民 
上海公安学院科研项目(23xkx53)。
针对110报警类警情文本数据存在着文本长度极短且样本类别分布严重不均衡的问题,提出一种BERT-BiGRU-WCELoss警情分类模型。该模型通过中文预训练BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型抽取文本的语义;使...
关键词：BERT BiGRU 警情分类 非均衡数据 短文本 样本加权 
基于改进注意力机制的多路卷积课堂语音情感识别模型
《计算机与数字工程》2024年第9期2645-2650,共6页梁科晋 张海军 
新疆维吾尔自治区创新环境建设专项(人才专项计划天山雪松计划)“面向高校课堂的多模态数据情感倾向性分析的关键技术研究”(编号:2019XS08);国家自然科学基金—新疆联合基金重点项目(编号:U1703261)资助。
针对语音情感识别研究中增加网络的深度和宽度对识别准确率提高不明显的情况,改进了注意力机制,通过将通道注意力机制和空间注意力机制相结合,并将空间注意力机制的卷积部分改进为两层的空洞卷积,以便提取更多有价值的上下文语义信息;...
关键词：情感识别 深度学习 语音情感识别 神经网络 不均衡数据集 
基于特征注意匹配CYCLEGAN的高速列车轮对轴承数据均衡化方法
《振动与冲击》2024年第15期32-43,共12页刘素艳 汪浩宁 马增强 苑宗昊 
国家自然科学基金(52205571,12072207);河北省自然科学基金(E2021210105)。
高速列车滚动轴承一旦发生故障就会停车检修,导致样本数据极度不平衡。数据集的不平衡性会对故障诊断结果的准确性和稳定性产生重要影响。针对该问题,提出一种基于特征注意匹配(feature attention matching, FAM)和循环生成对抗网络(cyc...
关键词：生成对抗网络 特征注意力匹配(FAM) 不均衡数据集 故障诊断 
基于多输入卷积神经网络隔震支座沉降识别
《地震工程与工程振动》2024年第4期62-69,共8页赵丽洁 李纯 沈金生 王昊 
国家自然科学基金项目(52208193)。
为了避免地基不均匀沉降导致隔震支座沉降以及对上部结构造成的隐性损伤,针对隔震支座沉降识别方法进行研究,提出一种基于多输入卷积神经网络(multi-input convolutional neural network,MI-CNN)的隔震支座振动信号识别模型。首先,采集...
关键词：卷积神经网络 隔震支座 不均衡数据集 沉降识别 
联合ACO-K-Means与MCS-SVM的设备寿命预测
《系统工程》2024年第3期1-10,共10页刘勤明 孙钰栋 陈扬 张坤 
国家自然科学基金资助项目(71840003);上海市自然科学基金资助项目(19ZR1435600);教育部人文社会科学研究规划项目(20YJAZH068);上海理工大学科技发展项目(2020KJFZ038)。
针对实际生产中小样本情况下多分类数据缺乏明确的样本标签、样本存在噪声、样本匮乏等问题,本文提出了一种基于改进蚁群优化K-Means(Ant Colony Optimization-K-Means)与多分类自新增SVM(Multi Classification Self-Adding-SVM)的设备...
关键词：状态识别 SVM K-MEANS 剩余寿命预测 不均衡数据 噪声数据 
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