基于加权合成少数类过采样技术的故障诊断

韩志艳， 王健 - 计算机技术与发展, 2016 - cqvip.com
合成少数类过采样技术(SyntheticMinorityOversamplingTechnique, SMOTE)
是一种著名的过采样方法, 但是它没有考虑样本的分布和潜在的噪声数据. 为了改善SMOTE …
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[PDF] cqut.edu.cn

[PDF][PDF] 一种新的基于聚类的试探性SMOTE 算法

王曜， 郑列 - 重庆理工大学学报(自然科学), 2022 - clgzk.qks.cqut.edu.cn
针对传统过采样算法中常常出现的生成噪声点, 数据分布边缘化, 未增强足够特征的问题,
提出了一种新算法: 试探性少数类过采样技术(tentativesyntheticminorityover sampling …
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[PDF] shcas.net

[PDF][PDF] 一种基于SMOTE 的不平衡数据集重采样方法

张天翼， 丁立新 - 计算机应用与软件, 2021 - shcas.net
摘要不平衡数据集是指在数据集中, 某一类样本的数量远大于其他类样本的数量,
其会影响分类结果, 使基本分类器偏向多数类. 合成少数样本过采样技术(SMOTE) …
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邻域自适应SMOTE 算法研究.

王芳， 吴文通， 张立立， 马瑞… - Application Research of …, 2021 - search.ebscohost.com
针对SMOTE (syntheticminorityover samplingtechnique) 等基于近邻值的传统过采样算法在
处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题, 提出邻域自适应 …
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边界与密度适应的SMOTE 算法研究

梅大成， 陈江， 郑涛 - 计算机应用研究, 2022 - arocmag.com
摘要For oversampling algorithms based on nearest neighbor values, such as synthetic
minority oversampling technology, when dealing with imbalances in data categories, cannot …
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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 …
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面向不平衡数据分类的最近邻三角区域合成少数类过采样技术

刘丹， 王晓兰， 邢胜 - 科学技术与工程, 2018 - cqvip.com
针对传统的合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)
在类别区域重合的数据集应用时, 可能产生多个更接近多数类的人工样例, 甚至突破类别边界 …
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面向不平衡数据集的改进型SMOTE 算法

王超学， 张涛， 马春森 - 计算机科学与探索, 2014 - cqvip.com
针对SMOTE (synthetic minority over-sampling technique) 在合成少数类新样本时存在的不足,
提出了一种改进的SMOTE 算法GA-SMOTE. 该算法的关键将是遗传算法中的3 …
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Over-sampling algorithm for imbalanced datasets

X CUI, H XU, C SU - Journal of Computer Applications, 2020 - joca.cn
In Synthetic Minority Over-sampling TEchnique (SMOTE), noise samples may participate in
the synthesis of new samples, so it is difficult to guarantee the rationality of the new samples …
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[引用][C] 基于样本重采样的电路非平衡数据预处理方法

李睿峰， 许爱强， 孙伟超， 吴阳勇 - 系统工程与电子技术, 2020
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