目的术后慢性疼痛（Chronic Postsurgical Pain,CPSP）是一种发病率高、危害性大的疾病。本研究针对老年骨科手术患者,通过分析该人群......

由于小样本不平衡数据的存在,对核电厂故障诊断准确率造成极大的影响,针对核电厂小样本不平衡的问题,文中提出一种合成少数类过采......

针对单通道脑电信号睡眠自动分期效率和准确率问题,提出采用三尺度并行卷积神经网络提取睡眠信号特征和双向门控循环单元学习睡眠......

针对窃电检测中用户用电数据类别不平衡、采用投票法作为结合策略的集成学习方法无法充分发挥多个不同学习器优势等问题，提出一种基......

针对不平衡数据中的分类问题,提出一种基于旋转森林的改进模型——旋转平衡森林(rotation balanced forest,ROBF).以集成思想为核......

热休克蛋白是生物体受到外界刺激时合成的一类蛋白质,具有分子伴侣、调节细胞凋亡和参与机体免疫等生物学功能,研究表明热休克蛋白......

本文提出了基于SMOTE算法与ARF(Adaboost Random Forest)算法的沙尘暴预测模型,较好地解决了稀有类的分类问题.该模型首先使用SMOT......

随着经济发展及能源结构调整,我国高含硫天然气田(HSG)开发处理量逐年递增,但同时,由于其中酸性成分硫化氢含量高达普通气田的数十......

在我国社会、经济与科学技术不断发展的背景下,信用成为生活中不可或缺的重要元素,但学术造假、信贷违约等大学生信用问题也逐渐显......

针对当前不平衡数据分类算法中存在的分类精度低和容易陷入局部最优状态的问题,提出一种基于鲸鱼优化和深度学习的不平衡大数据分......

配电线路状态准确预测是进行配电网调控的基础.提出了基于支持向量机(SVM)算法的配电线路时变状态预测方法.首先,分析影响配电线路......

针对现有海量非平衡数据集中入侵检测系统检测率低的问题,提出一种基于深度信念网络的异常检测方法,将深度信念网络和机器学习的部......

高速公路是人们日常生活出行的重要载体,由于交通出行量的急剧增加,导致路网规模的不断扩大化,路网结构的逐渐复杂化,道路交通拥挤......

针对盾构机故障诊断过程中,各类故障数据集存在类别不平衡的问题,采用基于SMOTE算法和Bagging算法的故障诊断分类器对盾构机数据进......

本文应用SMOTE算法以消除邮件数据的不平衡性,并应用随机森林集成学习算法进行垃圾邮件识别。实验结果表明提出的方法在多个指标性......

在大数据时代,蛋白质数据库中序列数据的指数增长蕴含着非常重要的生物学信息。如何使用机器学习精准预测蛋白质亚线粒体的位置已......

针对不平衡数据集的低分类准确性,提出基于改进合成少数类过采样技术(SMOTE)和AdaBoost算法相结合的不平衡数据分类算法(KSMOTE-Ad......

针对传统浅层神经网络用于带式输送机故障诊断时存在故障状态样本数据不足、准确率不高等问题,提出了一种基于合成少数类过采样技......

针对现有海量非平衡数据集中少数类别样本入侵检测率低的问题，提出了一种基于合成少数类过采样技术（SMOTE）和深度信念网络（DBN）的异常检......