很不错的一个关于基于TSC的抑制电力系统三相不平衡的SIMULINK仿真模型。是一个相对复杂的模型。具有很好的参考价值。
集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据
聚类分析在软件缺陷度量应用的研究,魏友明,徐慧,在当今计算机科学发展飞速时代中,如何评价和度量软件产品的质量和开发软件产品的效率,成为了一个重要的研究课题。本文着重研究
Unbalanced data set classification
翻译后修饰(PTM)通过将新的官能团引入蛋白质氨基酸的侧链来增加蛋白质的功能多样性。 在所有氨基酸残基中,赖氨酸(K)的侧链可以经历许多类型的PTM,称为K-PTM,例如“乙酰化”,“巴豆酰化”,“甲
能通过编译的C/C程序代码可能依然隐含安全、设计或风格上缺陷,从而导致运行时出现内存泄露、运行异常等现象,难以完成软件需求所预期的目标。针对开源软件缺陷检测工具Cppcheck软件存在的不足,主要分析
针对某些应用的高可靠性要求,设计并实现适合无线传感器网络(WSN)应用的多路径可靠路由协议。该路由协议通过建立备份路径,并在主路径失效的情况下采用备份路径传输数据的方法来提高数据传输的可靠性。该协议主
以下附上不平衡数据学习的4篇综述论文,非常有阅读价值。针对不平衡数据集解决方法主要分为两个方面:第一种方案主要从数据的角度出发,主要方法为抽样,既然我们的样本是不平衡的,那么可以通过某种策略进行抽样,
提出一种适用于多类不平衡分布情形下的模糊关联分类方法, 该方法以最小化AdaBoost.M1W 集成学习迭 代过程中训练样本的加权分类错误率和子分类器中模糊关联分类规则数目及规则中所含模糊项的数目为遗
在研究中,提出了一种基于不平衡三元混合效应模型的ANOVA问题求解方法,该模型具有在因子A和因子B固定且因子C随机的情况下具有交互作用的数据,并推导出了所需的EMS。 在每个适当的零假设下,都可以观察