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聚类边界过采样不平衡数据分类方法
被引量：
31
1
作者
楼晓俊
孙雨轩
刘海涛
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期944-950,共7页
针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样(CB-SMOTE)方法,通过引入"聚类一致性系数"找到少数类样本的边界,利用边界样本的...
针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样(CB-SMOTE)方法,通过引入"聚类一致性系数"找到少数类样本的边界,利用边界样本的最近邻密度来剔除噪声点和确定合成样本的数量,对SMOTE方法的新样本合成规则进行了优化.该方法是一种指导性的过采样方法,合成样本更加有利于分类器的学习.通过实验对比6种不同方法在UCI公共数据集上的分类性能,结果表明:CB-SMOTE方法对少数类样本和多数类样本都具有较高的分类准确率,且对过采样倍数的变化具有更高的稳定性.
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关键词
不平衡数据
过采样
聚类边界
最近邻密度
合成样本
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职称材料
边界聚类椭圆快速检测方法
被引量：
9
2
作者
吴尧锋
王文
+2 位作者
卢科青
魏燕定
陈子辰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期405-411,共7页
针对多个椭圆因重叠、遮挡、嵌套情况而存在检测效率与精度较低的问题,提出一种基于边界聚类的椭圆快速检测改进方法.该方法包括图像预处理、边界聚类、椭圆拟合和去伪过程.进行图像预处理,包括边界检测、细化边界和消除冗余等价边界列...
针对多个椭圆因重叠、遮挡、嵌套情况而存在检测效率与精度较低的问题,提出一种基于边界聚类的椭圆快速检测改进方法.该方法包括图像预处理、边界聚类、椭圆拟合和去伪过程.进行图像预处理,包括边界检测、细化边界和消除冗余等价边界列（EELs）,去除多数非椭圆边界像素.开展边界聚类,通过边界像素连接、线段列提取和圆弧聚类,得到一系列候选椭圆弧和椭圆弧对.采用直接最小二乘方法拟合椭圆,并作去伪处理.利用椭圆的形态信息,调整算法步骤、优化阈值,提高算法效率,并通过实验评估算法性能.结果表明,边界聚类方法可准确、快速检测不同形态的椭圆,改进后用时可缩短14%~76%.
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关键词
椭圆检测
图像预处理
边界
聚
类
直接最小二乘法
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职称材料
题名
聚类边界过采样不平衡数据分类方法
被引量：
31
1
作者
楼晓俊
孙雨轩
刘海涛
机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所
无锡物联网产业研究院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期944-950,共7页
基金
国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2011CB302906)
国家科技重大专项基金资助项目(2010ZX03006-004)
文摘
针对传统SMOTE过采样方法在生成合成样本的过程中存在的盲目性,以及对噪声敏感且容易出现过拟合现象的问题,提出一种改进的聚类边界样本过采样(CB-SMOTE)方法,通过引入"聚类一致性系数"找到少数类样本的边界,利用边界样本的最近邻密度来剔除噪声点和确定合成样本的数量,对SMOTE方法的新样本合成规则进行了优化.该方法是一种指导性的过采样方法,合成样本更加有利于分类器的学习.通过实验对比6种不同方法在UCI公共数据集上的分类性能,结果表明:CB-SMOTE方法对少数类样本和多数类样本都具有较高的分类准确率,且对过采样倍数的变化具有更高的稳定性.
关键词
不平衡数据
过采样
聚类边界
最近邻密度
合成样本
Keywords
imbalanced data sets
over-sampling
clustering boundary
k-nearest density
synthetic samples
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
边界聚类椭圆快速检测方法
被引量：
9
2
作者
吴尧锋
王文
卢科青
魏燕定
陈子辰
机构
浙江大学机械工程学院浙江省先进制造技术重点实验室
浙江大学宁波理工学院机电与能源工程学院
杭州电子科技大学机械工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期405-411,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275465)
浙江省自然科学基金重点资助项目(LZ16E050001)
+1 种基金
浙江省科技计划公益资助项目(2014C31096)
浙江省先进制造技术重点实验室开放基金
文摘
针对多个椭圆因重叠、遮挡、嵌套情况而存在检测效率与精度较低的问题,提出一种基于边界聚类的椭圆快速检测改进方法.该方法包括图像预处理、边界聚类、椭圆拟合和去伪过程.进行图像预处理,包括边界检测、细化边界和消除冗余等价边界列（EELs）,去除多数非椭圆边界像素.开展边界聚类,通过边界像素连接、线段列提取和圆弧聚类,得到一系列候选椭圆弧和椭圆弧对.采用直接最小二乘方法拟合椭圆,并作去伪处理.利用椭圆的形态信息,调整算法步骤、优化阈值,提高算法效率,并通过实验评估算法性能.结果表明,边界聚类方法可准确、快速检测不同形态的椭圆,改进后用时可缩短14%~76%.
关键词
椭圆检测
图像预处理
边界
聚
类
直接最小二乘法
Keywords
ellipse detection
image reprocessing
edge grouping
direct least squares method
分类号
TP391.73 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
聚类边界过采样不平衡数据分类方法
楼晓俊
孙雨轩
刘海涛
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
边界聚类椭圆快速检测方法
吴尧锋
王文
卢科青
魏燕定
陈子辰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
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职称材料
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