imbalanced data set classification 不平衡数据分类

异常数据识别对于煤矿安全监测系统具有重要作用，但安全监测系统中异常数据一般只占数据总量的1%左右，不平衡性是此类数据的固有特点。目前多数机器学习算法在不平衡数据集上的分类预测准确率和灵敏度都相对较差。

研究电力系统电压不对称情况下不平衡负载的补偿方法,指出非理想系统电压下Steinmetz平衡分量补偿方法无法实现三相不平衡负载电流平衡补偿。在Steinmetz理想补偿理论基础上增加一个无功补偿自由度

GB9239-88刚性转子平衡品质许用不平衡的确定pdf,GB9239-88刚性转子平衡品质许用不平衡的确定

基因选择是基因表达数据分析中的重点问题.然而现有的方法没有综合考虑样本不平衡和基因间的相互作用。借鉴聚类的验证技术提出了基因选择的0-1规划模型，同时考虑了样本不平衡和基因间的相互作用。进一步根据0-

针对目前提出的Boosting提升的加权极限学习机算法用各类总分类性能作为算法的优化目标，算法对大类样本具有性能偏向性，而且没有考虑数据中包含噪声及噪点时算法对分类性能的影响，提出基于AdaBoost

提出基于修改的代价敏感学习的方法对不平衡的天气数据进行预处理，结合天气数据自身的特点，以单位时间的降雨量为成本的值，将数据合理有效地区分为下雨和非下雨两类；进而运用基于逻辑的方法对处理完的数据进行分析

针对不平衡数据集上的分类问题，提出了基于Lévy分布的过采样方法，其核心思想是根据初始数据集的分布，利用Lévy分布构造新样本的密度分布。基于Lévy分布的特性，使得从边界样本合成的新样本密度最大，靠

PDF论文《一种适合不平衡数据集的新型提升算法》，和大家分享~

为实现高速光通信系统高效低成本测试的目标,基于施密特正交化过程(GSOP,Gram-Schmidt orthogonalization procedure),提出了一种适用于偏振复用—多进制正交幅度调

用电设备的随机投切电网,使得负荷不平衡现象频发,导致电网谐波污染、电能质量下降。基于无功补偿方式,采用模块化设计研制了智能型三相负荷不平衡调整装置,其中硬件设计包括AD采样电路、保护模块、触发模块、通