期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于ODR和BSMOTE结合的不均衡数据SVM分类算法 被引量：22
1
作者 陶新民 童智靖 +1 位作者 刘玉 付丹丹 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1535-1541,共7页
针对传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下分类效果不理想的缺陷,为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出一种新型的逐级优化递减欠采样算法.该算法去除样本中大量重叠的冗余和噪声样本,使得在减少数据的同时保留更... 针对传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下分类效果不理想的缺陷,为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出一种新型的逐级优化递减欠采样算法.该算法去除样本中大量重叠的冗余和噪声样本,使得在减少数据的同时保留更多的有用信息,并且与边界人工少数类过采样算法相结合实现训练样本数据集的均衡.实验表明,该算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能,而且总体分类性能也有所提高. 展开更多
关键词 不均衡数据 支持向量机算法 边界人工少数类过采样算法 逐级优化递减
原文传递
基于BSMOTE和逆转欠抽样的不均衡数据分类算法 被引量：4
2
作者 陈睿 张亮 +1 位作者 杨静 胡荣贵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3299-3303,共5页
针对传统分类器在数据不均衡的情况下分类效果不理想的缺陷,为提高分类器在不均衡数据集下的分类性能,特别是少数类样本的分类能力,提出了一种基于BSMOTE和逆转欠抽样的不均衡数据分类算法。该算法使用BSMOTE进行过抽样,人工增加少数类... 针对传统分类器在数据不均衡的情况下分类效果不理想的缺陷,为提高分类器在不均衡数据集下的分类性能,特别是少数类样本的分类能力,提出了一种基于BSMOTE和逆转欠抽样的不均衡数据分类算法。该算法使用BSMOTE进行过抽样,人工增加少数类样本的数量,然后通过优先去除样本中的冗余和噪声样本,使用逆转欠抽样方法逆转少数类样本和多数类样本的比例。通过多次进行上述抽样形成多个训练集合,使用Bagging方法集成在多个训练集合上获得的分类器来提高有效信息的利用率。实验表明,该算法较几种现有算法不仅能够提高少数类样本的分类性能,而且能够有效提高整体分类准确度。 展开更多
关键词 不均衡数据集 边界少数类样本合成过抽样技术 逆转欠抽样技术 多分类器集成
下载PDF
基于BSMOTE-SVM算法的溢流风险评价
3
作者 张禾 池紫欣 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第12期2173-2178,共6页
现今钻井作业中各平台仍然依靠人工坐岗进行溢流预警,溢流风险判断具有主观性导致准确率十分有限。针对目前溢流风险识别能力弱和准确率低的问题,首先,采用了边界样本过采样方法避免了由于溢流发生频率极低导致可获取的样本数量不足的缺... 现今钻井作业中各平台仍然依靠人工坐岗进行溢流预警,溢流风险判断具有主观性导致准确率十分有限。针对目前溢流风险识别能力弱和准确率低的问题,首先,采用了边界样本过采样方法避免了由于溢流发生频率极低导致可获取的样本数量不足的缺陷;其次,引入支持向量机对改善后的样本构造分类器,建立了溢流风险评价模型,并采用已经完钻的油井数据作为测试集进行模型验证。实验结果表明,所提方法将溢流识别准确率提高到了90%,相对于原始不均衡样本训练的分类器准确率,提高了36.67%。同时,此研究成果提高了钻井作业中的溢流识别能力,为安全钻井提供了有力支撑。 展开更多
关键词 不均衡数据集 支持向量机 边界合成少数类过采样技术 溢流风险评价
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部