【摘 要】
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针对标准支持向量机（SVM）识别非均衡数据往往会出现最优超平面倾向性和正类样本大量错分的现象,探讨SVM识别非均衡数据失效的原因及对策;考虑到SVM最优超平面仅由少量支持向量
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项科研基金联合资助项目(No.20132121110009);国家自然科学基金青年基金项目(No.51704140);辽宁省教育厅基金项目(No.L2015208,No.LJYL043)
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针对标准支持向量机（SVM）识别非均衡数据往往会出现最优超平面倾向性和正类样本大量错分的现象,探讨SVM识别非均衡数据失效的原因及对策;考虑到SVM最优超平面仅由少量支持向量完全决定的特性,提出一种基于负类边界样本裁剪策略的SVM数学模型.鉴于该模型需经多次负类数据的＂训练-裁剪＂过程才能较好地识别正类样本且较为费时,以等效的一次性裁掉更多样本的裁截面技术作为替代,提出一种耦合负类样本裁剪与非对称错分惩罚的非均衡SVM算法,并利用改进正余弦优化算法优化裁剪偏移量以提高算法的非均衡数据处理能力.数值实验结果
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