不平衡数据

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标签分布不平衡的涡旋光束轨道角动量识别
《中国光学(中英文)》2025年第2期207-215,共9页于海洋 尚凡华 王宇兴 王大涛 陈纯毅 
国家自然科学基金(No.62305030,No.62275033);吉林省科技发展计划项目(No.20240602123RC)。
针对标签分布不平衡的涡旋光束轨道角动量(OAM)识别问题,提出了一种基于全局代价的合成少数类过采样技术(SMOTE)的深度极限学习机(DELM)的衍生模型。与典型的机器学习方法不同,本文所提方法能够获得映射模型解析表达,避免了反复的参数...
关键词：大气湍流 轨道角动量 不平衡数据 深度极限学习机 
基于不平衡数据聚类的电力负荷模式识别与预测研究
《微型计算机》2025年第4期19-21,共3页苌子鸣 方成 王晓庆 
本研究针对电力负荷数据的不平衡特性,提出了一种基于改进模糊C均值(IFCM)算法的电力负荷模式识别方法,并在此基础上构建了短期和中长期负荷预测模型。研究对电力负荷模式特征进行了全面提取,针对传统FCM算法在处理不平衡数据时的局限性...
关键词：电力负荷模式 不平衡数据 模糊C均值聚类 负荷预测 
面向不平衡数据的木薯叶部病害图像识别方法
《中国农机化学报》2025年第3期101-107,123,共8页王丹阳 梁伟红 李玉萍 黄贵修 
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(1630072023005);海南省自然科学基金青年基金项目(323QN300)。
为提高产地环境下木薯叶部病害自动识别的准确性,解决病害图像低对比度和数据长尾分布问题,建立一种深度学习模型SwinTFCC用于木薯叶部病害识别。该模型采用Swin Transformer作为骨干网络,借助Swin Transformer的自注意力机制和层级结...
关键词：木薯叶部 病害识别 图像识别 迁移学习 不平衡数据 
基于随机数据块与权重采样的不平衡分类集成算法
《软件导刊》2025年第3期43-47,共5页魏勋 
在大量的真实问题中,数据集往往是类别不平衡的,很可能会削弱学习算法的性能。为了处理不平衡数据集,业界提出了各种类别不平衡学习算法,其中包括不少集成算法。然而,这些集成算法主要考虑在样本层面进行集成而忽视了特征层面,且常规的...
关键词：不平衡数据 类别不平衡学习 集成算法 权重采样 随机数据块 
多判别器生成对抗网络工业不平衡数据建模方法
《计算机集成制造系统》2025年第2期554-566,共13页赵佳 杨澜 刘勤学 
国家自然科学基金资助项目(12001153)。
为解决工业场景下不平衡数据建模预测精度较低的问题,提出结合多判别器生成对抗网络及反聚类筛选的工业不平衡数据建模方法来增强模型分类预测效果。针对生成对抗网络模型在训练过程中存在模式崩溃,导致生成数据多样性差的问题,基于集...
关键词：工业不平衡数据 生成对抗网络 生成数据筛选 信息熵 矿热炉 电极升降 带钢缺陷识别 
基于SMOTE-ENN和深度森林的弥漫大B细胞淋巴瘤复发风险预测
《中国卫生统计》2025年第1期67-72,共6页乔宇 张岩波 余红梅 曹红艳 周洁 王俊霞 张高源 于凯 王雪嫚 郭玉娇 赵志强 罗艳虹 
山西省科技厅应用基础研究计划面上项目(202103021224245);2024年山西省高等学校教学改革创新项目(J20240531);山西省2024年度研究生教育创新计划项目(2024JG088);国家自然科学基金青年科学基金(81502897,82273742,82173631);山西医科大学博士启动基金(BS2017029)。
目的对山西省某肿瘤医院血液科2011—2020年被确诊为弥漫性大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)并经过治疗达到完全缓解(complete response,CR)的498例患者构建2年内的复发风险预测模型,为患者的临床治疗提供参考。方...
关键词：弥漫性大B细胞淋巴瘤 不平衡数据 复发预测 深度森林 
基于RWO-ADASYN过采样的随机森林入侵检测研究
《邵阳学院学报(自然科学版)》2025年第1期60-68,共9页刘禧良 王少杰 
湖南省科技厅重点研发计划项目(2024JK2040);邵阳学院研究生科研创新项目(CX2023SY049)。
在海量网络数据且数据不平衡的环境下,为了解决传统入侵检测方法检测性能较差的问题,提出了一种重加权优化自适应合成(reweighted optimized adaptive synthetic,RWO-ADASYN)采样算法与随机森林分类器结合的入侵检测模型。该模型使用RWO...
关键词：入侵检测 不平衡数据集 自适应合成采样 随机森林 
基于多模型融合的中厚板板凸度预测
《冶金自动化》2025年第1期56-69,共14页唐星宇 林洋 白冰 曹建宁 王永涛 耿明山 
钢板凸度作为评价中厚板板形质量的关键指标,是决定钢厂市场竞争力的重要因素之一。随着计算机技术的发展,智能化控制逐渐成为钢铁行业发展的核心着力点,但目前应用于预测中厚板凸度的人工智能方法在解释性等方面仍有待提高,难以有效指...
关键词：中厚板 板凸度 逻辑回归 岭回归 神经网络 误差补偿 不平衡数据 主成分分析 
不平衡数据下面向包粒度应用层负载的轻量化入侵检测模型
《小型微型计算机系统》2025年第2期465-473,共9页杨毅铭 陈世平 
国家自然基金项目(61472256,61170277)资助;上海理工大学科技发展基金项目(16KJFZ035,2017KJFZ033)资助;沪江基金项目(A14006)资助。
网络入侵检测是一种重要的网络安全方案.目前网络入侵检测模型都有较高精确度,但是模型复杂,参数量和计算量较大.针对该问题,设计了一种新的基于包粒度应用层负载的网络入侵检测一维卷积轻量模型.本文首先对UNSWNB15数据集的原始流量文...
关键词：入侵检测 一维卷积神经网络 深度可分离卷积 全局上下文注意力机制 类别平衡 
基于SFE的不平衡数据二阶段特征选择算法
《信息技术与信息化》2025年第1期167-169,174,共4页沈先倩 杨盛毅 陈静 何小飞 程俞富 
贵州民族大学科研基金(GZMUZK[2023]CXTD07)。
在数据处理领域,高维特征与类别不平衡问题已成为诸多研究面临的棘手挑战。鉴于此,文章以SFE算法作为坚实基石,创新性地提出了一种专门面向不平衡数据情境的二阶段特征选择算法——SFE-TSFS(a two-stage feature selection algorithm fo...
关键词：高维数据 不平衡数据 特征选择 Borderline-SOMTE 模糊互信息 
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