过采样和欠采样方法是处理非平衡数据集分类的常用方法,但使用单一的采样算法可能造成少数类样本过拟合或者丢失含有重要信息的样本。提出了基于分类超平面的混合采样算法SVM_HS(hybrid sampling algorithm based on support vector mac...过采样和欠采样方法是处理非平衡数据集分类的常用方法,但使用单一的采样算法可能造成少数类样本过拟合或者丢失含有重要信息的样本。提出了基于分类超平面的混合采样算法SVM_HS(hybrid sampling algorithm based on support vector machine),旨在克服SVM算法在处理非平衡数据时分类超平面容易偏向少数类样本的问题。该算法首先利用SVM算法得到分类超平面。然后迭代进行混合采样,主要包括:(1)删除离分类超平面较远的一些多数类样本;(2)对靠近真实类边界的少数类样本用SMOTE(synthetic minority oversampling technique)过采样,使分类超平面向着真实类边界方向偏移。实验结果表明相比其他相关算法,该算法的F-value值和G-mean值均有较大提高。展开更多
针对不平衡数据集分类结果偏向多数类的问题,重采样技术是解决此问题的有效方法之一。而传统过采样算法易合成无效样本,欠采样方法易剔除重要样本信息。基于此提出一种基于SVM的不平衡数据过采样方法SVMOM(Oversampling Method Based on...针对不平衡数据集分类结果偏向多数类的问题,重采样技术是解决此问题的有效方法之一。而传统过采样算法易合成无效样本,欠采样方法易剔除重要样本信息。基于此提出一种基于SVM的不平衡数据过采样方法SVMOM(Oversampling Method Based on SVM)。SVMOM通过迭代合成样本。在迭代过程中,通过SVM得到分类超平面;根据每个少数类样本到分类超平面的距离赋予样本距离权重;同时考虑少数类样本的类内平衡,根据样本的分布计算样本的密度,赋予样本密度权重;依据样本的距离权重和密度权重计算每个少数类样本的选择权重,根据样本的选择权重选择样本运用SMOTE合成新样本,达到平衡数据集的目的。实验结果表明,提出的算法在一定程度上解决了分类结果偏向多数类的问题,验证了算法的有效性。展开更多
针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间...针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间隔和循环前缀长度取值,本文提出了基于随机森林的OFDM系统自适应算法。随机森林算法基于集成的思想,能够有效处理高维度数据,并且具有高效率、高准确率和强泛化能力等优势,可以在复杂的数据场景下进行有效的分类。通过提取通信过程中信噪比、用户移动速度、最大多普勒频率和均方根时延扩展等信道特征与OFDM系统的子载波间隔和循环前缀长度组成训练样本,利用随机森林算法创建了OFDM系统参数多分类模型。所提模型可以根据输入的信道特征,实现OFDM系统子载波间隔和循环前缀长度的自适应分配。同时,针对训练样本主要集中在少数几个系统参数类别的情况,利用合成少数类过采样技术对较少样本数的类别进行扩充,满足了随机森林算法对训练样本类别平衡化的需求,进一步提高了算法的分类准确率。相比传统的自适应算法,所提算法具有更高的分类准确率和模型泛化能力。分析和仿真结果表明,与子载波间隔和循环前缀长度固定的OFDM系统相比,本文所提出的自适应算法能够准确选择出最优的系统参数,可以有效地减轻信道中符号间干扰和子载波间干扰的影响,从而在整个信噪比范围上提供最大的平均频谱效率。基于随机森林的OFDM系统自适应算法能够动态地分配子载波间隔和循环前缀长度,增强OFDM系统的通信质量和抗干扰能力,实现在不同信道环境下的可靠传输。展开更多
文摘过采样和欠采样方法是处理非平衡数据集分类的常用方法,但使用单一的采样算法可能造成少数类样本过拟合或者丢失含有重要信息的样本。提出了基于分类超平面的混合采样算法SVM_HS(hybrid sampling algorithm based on support vector machine),旨在克服SVM算法在处理非平衡数据时分类超平面容易偏向少数类样本的问题。该算法首先利用SVM算法得到分类超平面。然后迭代进行混合采样,主要包括:(1)删除离分类超平面较远的一些多数类样本;(2)对靠近真实类边界的少数类样本用SMOTE(synthetic minority oversampling technique)过采样,使分类超平面向着真实类边界方向偏移。实验结果表明相比其他相关算法,该算法的F-value值和G-mean值均有较大提高。
文摘针对不平衡数据集分类结果偏向多数类的问题,重采样技术是解决此问题的有效方法之一。而传统过采样算法易合成无效样本,欠采样方法易剔除重要样本信息。基于此提出一种基于SVM的不平衡数据过采样方法SVMOM(Oversampling Method Based on SVM)。SVMOM通过迭代合成样本。在迭代过程中,通过SVM得到分类超平面;根据每个少数类样本到分类超平面的距离赋予样本距离权重;同时考虑少数类样本的类内平衡,根据样本的分布计算样本的密度,赋予样本密度权重;依据样本的距离权重和密度权重计算每个少数类样本的选择权重,根据样本的选择权重选择样本运用SMOTE合成新样本,达到平衡数据集的目的。实验结果表明,提出的算法在一定程度上解决了分类结果偏向多数类的问题,验证了算法的有效性。
文摘针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间隔和循环前缀长度取值,本文提出了基于随机森林的OFDM系统自适应算法。随机森林算法基于集成的思想,能够有效处理高维度数据,并且具有高效率、高准确率和强泛化能力等优势,可以在复杂的数据场景下进行有效的分类。通过提取通信过程中信噪比、用户移动速度、最大多普勒频率和均方根时延扩展等信道特征与OFDM系统的子载波间隔和循环前缀长度组成训练样本,利用随机森林算法创建了OFDM系统参数多分类模型。所提模型可以根据输入的信道特征,实现OFDM系统子载波间隔和循环前缀长度的自适应分配。同时,针对训练样本主要集中在少数几个系统参数类别的情况,利用合成少数类过采样技术对较少样本数的类别进行扩充,满足了随机森林算法对训练样本类别平衡化的需求,进一步提高了算法的分类准确率。相比传统的自适应算法,所提算法具有更高的分类准确率和模型泛化能力。分析和仿真结果表明,与子载波间隔和循环前缀长度固定的OFDM系统相比,本文所提出的自适应算法能够准确选择出最优的系统参数,可以有效地减轻信道中符号间干扰和子载波间干扰的影响,从而在整个信噪比范围上提供最大的平均频谱效率。基于随机森林的OFDM系统自适应算法能够动态地分配子载波间隔和循环前缀长度,增强OFDM系统的通信质量和抗干扰能力,实现在不同信道环境下的可靠传输。
