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题名面向不平衡数据集的机器学习分类策略
被引量：59
- 1
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作者
徐玲玲
迟冬祥
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机构
上海电机学院电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第24期12-27,共16页
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基金
国家自然科学基金-青年科学基金(No.61906039)。
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文摘
由于不平衡数据集的内在固有特性,使得分类结果常受数量较多的类别影响,造成分类性能下降。近年来,为了能够从类别不平衡的数据集中学习数据的内在规律并且挖掘其潜在的价值,提出了一系列基于提升不平衡数据集机器学习分类算法准确率的研究策略。这些策略主要是立足于数据层面、分类模型改进层面来解决不平衡数据集分类难的困扰。从以上两个方面论述面向不平衡数据集分类问题的机器学习分类策略,分析和讨论了针对不平衡数据集机器学习分类器的评价指标,总结了不平衡数据集分类尚存在的问题,展望了未来能够深入研究的方向。特别的,这些讨论的研究主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。
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关键词
不平衡数据集
重采样策略
分类模型
评价指标
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Keywords
imbalanced data set
resampling strategy
classification model
evaluation index
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种鲁棒性的遥感图像地域分类新方法
被引量：2
- 2
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作者
陈以超
洪汉玉
王俊
张剑
王成刚
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机构
武汉工程大学图像处理与智能控制实验室
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出处
《计算机技术与发展》
2007年第8期136-139,168,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60572040)
湖北省教育厅科学技术研究项目(D200615001)
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文摘
目前遥感图像分类算法面临的主要问题是分类精度与算法复杂度的矛盾及算法缺乏鲁棒性。为此,提出了一种基于特征空间重采样的非参数化核密度估计聚类与边缘检测相融合的多模型鲁棒性遥感图像分类方法。首先对遥感图像进行边缘检测以获取图像中每个像素的边缘梯度和方向信息;然后利用重采样策略,在联合域中对新的样本集合进行加权均值平移滤波,找到图像各区域的核密度函数局部最大值,通过迭代移动附近的数据点到此局部最大值;最后对各个分割区域进行合并,得到最终的分类图。实验结果表明,算法可获得高精度的遥感图像分类结果,且具有很强的鲁棒性。
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关键词
遥感图像分类
核密度估计
非参数化
特征空间
重采样策略
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Keywords
remote sensing image classification
kernel density estimation
non-parameter
feature space
resampling strategy
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于随机投影和稀疏表示的跟踪算法
被引量：3
- 3
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作者
郁道银
王悦行
陈晓冬
汪毅
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机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
天津大学光电信息技术教育部重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第7期1602-1608,共7页
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文摘
针对目标跟踪过程中存在的诸多技术问题,该文提出一种鲁棒的目标跟踪方法。首先,该文采用基于稀疏表示的全局模板描述目标的表观状态,通过构造正负模板以区分目标和背景;然后采用随机投影法对表示模板和候选目标进行降维,以降低算法的时间复杂度;采用粒子滤波法作为目标的运动模型,通过多项式重采样方法进行粒子重采样,以保持粒子的多样性;设计了正负模板更新策略,将正模板分为固定集和更新集,对这两部分在相似度计算和正模板更新时采取不同的处理方法,并且在其中加入目标遮挡的判决机制,从而可以有效避免遮挡的影响;实验结果表明,该算法能够准确跟踪受遮挡、运动模糊等多种复杂场景的目标,与现有跟踪方法相比,所提算法具有更好的准确性和稳定性。
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关键词
目标跟踪
稀疏表示
随机投影
模板更新
重采样策略
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Keywords
Object tracking
Sparse representation
Random Projection（RP）
Template updating
Resample method
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名粒子滤波的改进优化方法及在组合导航系统中的应用
被引量：2
- 4
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作者
周翟和
刘建业
赖际舟
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机构
南京航空航天大学导航研究中心
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期711-715,共5页
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基金
自然科学基金资助项目(60702003)
973资助项目(2009CB724002)
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文摘
组合导航系统中存在非线性环节,粒子滤波技术能较好地解决这些非线性问题。本文根据常见组合导航系统非线性滤波问题,总结了组合导航系统非线性滤波模型特点及一般建模方法。从粒子滤波算法实现框架出发,分析总结了粒子滤波性能特点及其改进演化规律。根据惯性组合导航系统中数据处理特点,对如何选择适合组合导航系统的粒子滤波算法提出了选择原则。分析和总结了组合导航系统中非线性滤波建模方法及粒子滤波改进优化策略,对解决组合导航系统的非线性滤波问题具有理论和实践指导意义。
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关键词
粒子滤波
组合导航
非线性滤波
重采样策略
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Keywords
particle filter
integrated navigation
nonlinear filter
resampling strategy
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于EKPF的机电暂态过程动态状态估计
被引量：1
- 5
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作者
杨振瑞
桂建忠
邵帅
赵祥
郑存龙
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机构
东北电力大学电气工程学院
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2015年第11期94-98,共5页
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文摘
根据暂态期间发电机的转子动态特性建立了动态状态估计(DSE)模型,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)一阶线性化导致的滤波精度下降甚至滤波发散问题,结合粒子滤波(PF)提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)的机电暂态过程动态估计方法,采用重采样策略选择粗糙采样以防止样本退化。利用WSCC三机九节点系统实现了EKF、无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKPF 3种算法的DSE,仿真结果说明了EKPF算法的有效性,且暂态期间其估计效果明显优于另2种方法。
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关键词
扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)
样本退化
机电暂态过程
重采样策略
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Keywords
Extended Kahnan Particle Filter （EKPF）
sample degradation
electromechanical transient process
resampling strategy
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分类号
TM31
[电气工程—电机]
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题名基于粒子分组优化的自适应跟踪算法
- 6
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作者
刘振涛
王朝英
刘卫群
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机构
空军工程大学电讯工程学院
中国人民解放军
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出处
《电光与控制》
北大核心
2012年第2期29-32,53,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60774091)
空军装备部基金资助项目(KJ09131)
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文摘
针对粒子滤波算法中粒子退化问题,提出一种基于粒子分组优化的自适应跟踪算法。在传统粒子滤波算法的基础上,分别从特征直方图的建立和粒子重采样策略两个角度进行改进。综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进行量化分析,选取能够最大程度区分前景目标和背景的特征,并以此区分度作为权值确定直方图中所选特征的区间数。通过实时分析粒子间相对空间分布位置,建立一种新的粒子重采样策略,采用复制、线性组合、淘汰等不同形式对粒子的数量和分布位置进行自适应调整,使得粒子性能得到优化。实验仿真结果验证了所提算法的有效性。
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关键词
图像目标跟踪
粒子滤波算法
粒子分组优化
重采样策略
特征显著性
特征相似性
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Keywords
image target tracking
particle filter algorithm
particle grouped optimization
resampling strategy
feature conspicuousness
feature similarity
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分类号
V271.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于扩散序列重采样的改进RBUPF算法
- 7
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作者
王更生
王稼林
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机构
华东交通大学信息工程学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2019年第2期255-258,318,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61461019)
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文摘
针对传统(Unscented Particle Filter,UPF)算法存在的精度低,计算量较大且容易粒子退化的现象,提出一种改进的UPF算法。上述算法引入Rao-Blackwellized思想作为算法框架,降低状态空间中非线性状态的维度,将系统分割为线性和非线性子空间,这样可以分别使用两种滤波算法进行优化计算,同时在重采样阶段,采用小权值粒子空间状态扩散序列算法的粒子多样性优化策略,来解决粒子匮乏问题。仿真表明,两方面的改进大大降低了算法的计算量,算法耗时较少的同时有效的降低了粒子退化程度,并且定位的精度明显提高。
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关键词
无迹粒子滤波
卡尔曼滤波
重采样策略
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Keywords
Unscented particle filter(UPF)
Kalman filter
Resampling strategy
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分类号
TN713
[电子电信—电路与系统]
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题名对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法
- 8
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作者
李琳
余胜生
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机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
华中科技大学计算机学院
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出处
《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》
CAS
2014年第4期460-464,共5页
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基金
武汉市科技攻关基金资助项目(wk201111009)
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文摘
针对视觉跟踪算法光照自适应能力差的问题,提出了一种对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法。该算法采用高效克服光照影响的特征提取方法,颜色子模型采用模糊直方图方法获取,在同态滤波基础上建立边缘子模型,运动子模型采用改进的三帧差分法提取。该算法还定义了一个新的特征融合模型,把多种互补的观测子模型动态融合,增强了观测模型的准确性,合理量化特征的可靠性使跟踪更稳定。同时采用改进的粒子重采样方法提高了跟踪准确度。实验结果表明,该算法能有效地避免光照变化对跟踪的影响,具有较好的鲁棒性。
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关键词
光照鲁棒
特征子模型
融合建模
重采样策略
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Keywords
robustness to illumination
feature model
fusion model
resampling strategy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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