在不平衡数据分类问题中，为了更注重学习原始样本的概率密度分布，提出了基于梯度惩罚生成对抗网络的过采样算法。该算法首先引入生成......

随着“数据化”时代的到来,数据挖掘成为了研究的热点.研究者们从不同的角度出发,提出了很多有效的数据挖掘方法,取得卓越的研究成......

现代煤矿企业随着工业技术的进步极大的提高了生产力,但是伴随这种快速发展带来的是各种工业事故造成的生产安全问题,安全生产是保......

针对非平衡数据的再平衡问题,提出了一种基于时间序列模型的过采样算法.首先,提出了一种确定性数据转化为随机数据方法,把少数类数......

基于机器学习的煤与瓦斯分类预测方法中,各突出案例的数量不平衡会导致预测准确率降低.为了提升煤与瓦斯突出预测模型的准确率及稳......

不平衡数据集指的是数据集内各类样本点数目相差较大的数据集。使用传统的数据挖掘算法处理不平衡数据集存在着准确率低下、分类效......

针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,采用基于深度学习模型的特征学习与泛化能力与不平衡算法......

不平衡问题是指在数据集中不同类别的数据分布不均匀,而传统的分类算法是基于数据大致平衡的假设,因而对少数类数据关注度不够,忽......

非平衡数据分类作为一个被广泛讨论的话题,其改进方向大致分成算法和数据两个层面。本文则是在已有关于非平衡数据分类研究的基础......

已有入侵检测模型普遍只针对网络入侵行为的静态特征进行分析检测,造成检测率低及误报率高等缺陷,且无法有效应用低频攻击。为此提......

针对现阶段可用的睡眠脑电数据皆为类不平衡小数据集,深度学习模型的直接迁移应用所取得的分期效果较差的问题,分别从数据集重构和......

针对高校贫困生认定工作中存在的问题,利用校园一卡通数据,综合学生消费和生活规律,结合XGBoost(Extreme Gradient Boosting)模型......

肝病是指发生在肝脏的病变,是一种常见的危害性极大的疾病。一直以来肝病的诊断方法都受到学者们的广泛关注,随着大数据技的发展,......

OFDM是一种高频谱效率的抗多径干扰调制技术，能在严重多径干扰环境下对传输的数字信号提供有效地保护，实现高速和可靠地传输信息。由......