场地环境大数据采集和机器学习方法在污染智能识别中的应用研究进展
陆晓松， 王国庆， 李勖之， 杜俊洋， 孙丽 - 生态与农村环境学报, 2022 - ere.ac.cn
由于大数据技术的快速发展, 用于分析挖掘场地污染特征和成因机制的数据量和类型也大幅增加
, 传统的场地环境数据获取, 清洗和挖掘方法难以满足大数据的存储和处理要求. 近年来 …
, 传统的场地环境数据获取, 清洗和挖掘方法难以满足大数据的存储和处理要求. 近年来 …
Research Progress of Big Data of Site Environment Acquisition and Machine Learning Method in Pollution Intelligent Identification
XS Lu, GQ Wang, XZ Li, JY Du, L Sun - Journal of Ecology and Rural …, 2022 - ere.ac.cn
Due to the rapid development of big data technology, the amount and type of data used to
analyze and mine site pollution characteristics and formation mechanisms have also …
analyze and mine site pollution characteristics and formation mechanisms have also …
[PDF][PDF] 新兴技术识别中的不均衡分类研究
卢小宾， 张杨燚， 杨冠灿， 行佳鑫 - 情报学报, 2022 - qbxb.istic.ac.cn
摘要基于大规模专利数据和专利特征指标开展自动化的前瞻性预测已逐渐成为新兴技术识别的
研究重点, 机器学习方法的引入也让海量技术发明涌现为新兴技术这一小概率事件是一种典型的 …
研究重点, 机器学习方法的引入也让海量技术发明涌现为新兴技术这一小概率事件是一种典型的 …
WKAG: 一种针对不平衡医保数据的欺诈检测方法.
吴文龙， 周喜， 王轶， 王保全 - Journal of Computer …, 2021 - search.ebscohost.com
医保欺诈检测具有迫切的现实意义, 当前工作主要以机器学习方法为主, 但面临两个重要问题:(1)
数据不平衡问题较为突出, 欺诈样本占比极小, 影响识别效果;(2) 数据特征的选取与构造过于 …
数据不平衡问题较为突出, 欺诈样本占比极小, 影响识别效果;(2) 数据特征的选取与构造过于 …
融合SLDA 主题模型的不均衡文本分类方法.
唐焕玲， 刘艳红， 郑涵， 窦全胜… - Journal of Computer …, 2021 - search.ebscohost.com
在标签均衡分布且标注样本足够多的数据集上, 监督式分类算法通常可以取得比较好的分类效果
. 然而, 在实际应用中样本的标签分布通常是不均衡的, 分类算法的分类性能就变得比较差. 为此 …
. 然而, 在实际应用中样本的标签分布通常是不均衡的, 分类算法的分类性能就变得比较差. 为此 …
[PDF][PDF] 基于深度学习的不均衡网络数据分类技术研究
李青， 赵唱， 鞠永慧， 何鑫泰， 张健 - 信息工程大学学报, 2021 - xxgcxb.cnjournals.com
在现实网络环境中, 数据分布不均衡是普遍现象, 也是研究的热点问题. 利用传统机器学习算法
解决该问题的研究成果较多, 综述性研究也较丰富. 但当前从深度学习的角度探讨数据不均衡 …
解决该问题的研究成果较多, 综述性研究也较丰富. 但当前从深度学习的角度探讨数据不均衡 …
整合DBSCAN 和改进SMOTE 的过采样算法.
王亮， 冶继民 - Journal of Computer Engineering & …, 2020 - search.ebscohost.com
针对SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 等传统过采样算法存在的忽略类内
不平衡, 扩展少数类的分类区域以及合成的新样本高度相似等问题, 基于综合考虑类内不平衡和 …
不平衡, 扩展少数类的分类区域以及合成的新样本高度相似等问题, 基于综合考虑类内不平衡和 …
大数据采集和机器学习方法在场地污染识别中的应用研究进展
陆晓松， 王国庆， 李勖之， 杜俊洋， 孙丽 - 生态与农村环境学报 - ere.ac.cn
由于大数据技术快速发展, 用于分析挖掘场地污染特征和成因机制的数据量和类型也大幅增加,
传统的场地环境数据获取, 清洗和挖掘方法难以满足大数据的存储和处理要求. 近年来 …
传统的场地环境数据获取, 清洗和挖掘方法难以满足大数据的存储和处理要求. 近年来 …
[HTML][HTML] 基于代价敏感逻辑回归的电信客户流失预测研究
彭科， 彭龑 - Computer Science and Application, 2022 - hanspub.org
针对电信客户流失数据集的多维特征和不均衡问题, 本文给出了一种基于代价敏感的逻辑回归的
电信客户流失预测模型. 通过对不平衡样本集分别采用不同权重调整, 将代价敏感学习与传统 …
电信客户流失预测模型. 通过对不平衡样本集分别采用不同权重调整, 将代价敏感学习与传统 …
工业信息物理系统攻击检测增强模型.
鄧志剛， 孫子文 - Information & Control, 2021 - search.ebscohost.com
摘要针对工业信息物理系统数据不平衡, 从而使得基于深度学习的攻击检测方法对稀有攻击检测
率低的问题, 提出了一种工业信息物理系统攻击检测增强模型. 该模型从原始数据集中选取出 …
率低的问题, 提出了一种工业信息物理系统攻击检测增强模型. 该模型从原始数据集中选取出 …