【摘 要】
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准确识别具有类间重叠的不平衡数据类别有着重要的理论意义与应用价值。首先，基于Switching集成学习框架，结合样本类间重叠度和邻域分布信息，定义了样本类别待转换的概率，进而提出了一种针对具有类间重叠不平衡数据分类的集成学习算法，SwitchingHD。该方法在提升少数类样本可见性的同时，完全保留了少数类样本的真实信息，能有效克服已有Switching集成学习算法在具有类间重叠不平衡数据分类中的局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71971156，72371188）； 同济大学中央高校基本科研业务专项基金资助项目（22120210241）； 中国国家留学基金管理委员会资助项目（202206260238）；
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准确识别具有类间重叠的不平衡数据类别有着重要的理论意义与应用价值。首先，基于Switching集成学习框架，结合样本类间重叠度和邻域分布信息，定义了样本类别待转换的概率，进而提出了一种针对具有类间重叠不平衡数据分类的集成学习算法，SwitchingHD。该方法在提升少数类样本可见性的同时，完全保留了少数类样本的真实信息，能有效克服已有Switching集成学习算法在具有类间重叠不平衡数据分类中的局限性。其次，在3种评价指标下，对比了SwitchingHD与3类Switching集成算法及2类传统集成学习算法在33个具有类间重叠不平衡数据集上的分类表现。再次，分析了6类集成学习算法分类效果对待转换样本比例和基分类器数目的敏感性，给出了最优待转换样本比例的范围及这两个因素的作用效果，分析表明SwitchingHD在AUC下的分类效果显著优于其它集成学习算法，针对具有类间重叠的不平衡数据分类问题具有有效性与优越性。最后，以某地区电信客户数据为例，进一步对比SwitchingHD与11种新颖集成学习算法识别潜在流失客户的效果。
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在“双减”政策大背景下，博物馆开展基于项目式学习的教育活动，有助于学生发挥学习的主观能动性，实现深度学习，培养核心素养。博物馆遵循项目式学习教育课程的开发原则，充分利用馆藏资源，创设真实的项目式学习情境，加强馆校合作，做好课程体系的规划，开发优秀的项目式学习教育课程，对有效开展教育活动具有重要意义。株洲博物馆以课程规划和课程设计为引领，对项目式学习教育课程进行开发与实践，收到了较好的效果，可为博物
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