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骆炎民
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副教授(思政)

性别:男

出生日期:1974-11-26

学历:博士研究生

学位:理学博士学位

入职时间:1997-07-01

在职信息:在岗

学科:

软件工程

计算机技术

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基于ADASYN 与AdaBoostSVM 相结合的不平衡

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发表刊物:北京工业大学学报

刊物所在地:北京工业大学

关键字:机器学习; 不平衡数据; 数据分类; ADASYN; AdaBoostSVM

摘要:对于平衡数据集支持向量机( support vector machine,SVM) 通常具有很好的分类性能和泛化能力,然而对 于不平衡数据集,SVM 只能得到次优结果,针对该问题提出了一种基于SVM 的AS-AdaBoostSVM 分类算法. 首先, 通过使用ADASYN 采样,提高少类样本在边界区域的密度; 然后,使用基于径向基核支持向量机( radial basis function kernel mapping support vector machine,RBFSVM) 模型弱分类器的AdaBoostSVM 算法训练得到决策分类器. 通过将该算法在各种不平衡数据集上的测试结果与单纯运用ADASYN 技术、AdaBoostSVM、SMOTEBoost 等其他分 类器进行比较,验证了该算法的有效性和鲁棒性.

是否译文:

发表时间:2016-12-03

第一作者:王守觉(外),黄德天,骆炎民,柳培忠

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