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为了在高维不平衡质量特性数据集中提高关键质量特征识别效率,将EM（ExpectationMaximization）算法引入,通过逐步缩小比例较大数据集内的样本数量来抵消数据不平衡带来的负面影响。算例表明,该方法具有一定的合理性和可行性。
基于EM的不平衡数据关键质量特性识别
【摘 要】
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为了在高维不平衡质量特性数据集中提高关键质量特征识别效率,将EM（ExpectationMaximization）算法引入,通过逐步缩小比例较大数据集内的样本数量来抵消数据不平衡带来的负面影
【机 构】
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天津大学管理与经济学部
【出 处】
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工业工程与管理
【发表日期】
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2012年4期
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