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题名基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法
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作者
吕文官
薛峰
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机构
安徽工业经济职业技术学院信息发展处
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《保定学院学报》
2024年第2期98-103,共6页
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基金
2020年度安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目“基于移动手机端NFC及IC-UID卡控身份认证模式在多媒体教室中央控制系统中的应用研究”(KJ2020A1055)。
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文摘
以提升不平衡数据集分类检测为研究目标,提出基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法.首先,采用卡尔曼滤波法进行数据去噪预处理,利用小波阈值去噪算法二次消除噪声数据,并对去噪结果进行归一化预处理;利用DPC算法提取数据的局部密度特征,利用时间编码挖掘数据的时序性特征,采用Apriori算法的强关联规则提取数据集特征;利用模糊层次聚类算法对支持向量机进行优化,实现数据类型的划分;利用改进的级联算法联合布谷鸟算法实现不平衡数据集分类检测.实验结果表明本方法的分类协方差低于0.15,检测准确率高于95%,检测时间低于2.2 ms,有效提升了不平衡数据集分类检测效果.
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关键词
卡尔曼滤波
改进级联算法
不平衡数据集
分类检测
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Keywords
Kalman filtering
improving cascading algorithm
imbalanced datasets
classification detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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