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构造性覆盖算法的SMOTE过采样方法 被引量：10
1
作者 严远亭 朱原玮 +2 位作者 吴增宝 张以文 张燕平 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第6期975-984,共10页
如何提高对少数类样本的识别能力是不平衡数据分类中的一个研究热点。合成少数类过采样技术(SMOTE)是解决此类问题的代表性方法之一。近年来,不少研究者对SMOTE做出了一些改进,较好地提高了该方法的性能。然而,如何有效地选取典型少数... 如何提高对少数类样本的识别能力是不平衡数据分类中的一个研究热点。合成少数类过采样技术(SMOTE)是解决此类问题的代表性方法之一。近年来,不少研究者对SMOTE做出了一些改进,较好地提高了该方法的性能。然而,如何有效地选取典型少数类样本进行过采样仍然是一个值得研究的问题。此外,被孤立的少数样本在提高模型性能方面的潜在能力也没有得到足够的重视。针对上述问题,提出了基于构造性覆盖算法(CCA)的过采样技术CMOTE。CMOTE提供了两种不同策略下选择关键样本的方法:基于覆盖内样本个数的方法与基于覆盖密度的方法。在12个典型的不平衡数据集上验证CMOTE算法的性能。实验结果表明,CMOTE算法在总体上优于对比方法,并且通过强化关键样本对模型性能的影响增强了模型的泛化能力。 展开更多
关键词 不平衡数据 过采样技术 合成少数类过采样技术(smote) 构造性覆盖算法(CCA)
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基于SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习的风电机组故障诊断 被引量：1
2
作者 张伊杰 刘宝良 +2 位作者 王承民 杨镜非 谢宁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期635-644,共10页
为在不平衡数据上得到准确分类的故障诊断模型,提出将SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习相结合的故障诊断算法框架。首先利用滑动窗口采样技术将数据采样成二维时空窗口数据,然后执行SMOTETomek过采样操作,可保留并丰富完整的... 为在不平衡数据上得到准确分类的故障诊断模型,提出将SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习相结合的故障诊断算法框架。首先利用滑动窗口采样技术将数据采样成二维时空窗口数据,然后执行SMOTETomek过采样操作,可保留并丰富完整的时序故障特征。针对过采样算法引入噪声信息的问题,引入领域自适应迁移学习算法在原始数据与过采样后的数据之间提取不变特征,使得过采样算法的引入的噪声信息可被过滤掉。在中国某实际风电场的实验结果显示,所提方法可在高度不平衡的数据上完成模型训练,准确识别各类型故障并精确辨识故障过程对应的时间窗口,诊断性能显著优于基于先前用于应对数据不平衡所普遍使用的过采样方法得到的模型。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 监督控制和数据采集系统 深度学习 smote过采样方法 领域自适应
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基于逆频率比采样方法的洪水易发性评价
3
作者 孙加慧 刘庚元 赵薛强 《人民黄河》 北大核心 2025年第8期96-101,108,共7页
为提高洪水易发性建模精度,针对非洪水点样本选择问题,提出一种考虑空间依赖性的非洪水点采样方法(逆频率比采样法)。以伊河流域为例,首先将逆频率比采样法与两种传统采样方法(随机采样法和分层采样法)进行比较;然后将其分别应用于随机... 为提高洪水易发性建模精度,针对非洪水点样本选择问题,提出一种考虑空间依赖性的非洪水点采样方法(逆频率比采样法)。以伊河流域为例,首先将逆频率比采样法与两种传统采样方法(随机采样法和分层采样法)进行比较;然后将其分别应用于随机森林(RF)和多层感知机(MLP)两种机器学习模型进行洪水易发性建模。结果表明:1)与随机采样和分层采样相比,基于逆频率比采样法生成的非洪水点空间分布格局出现显著差异,与高程呈现反向梯度关系;2)基于逆频率比采样法的机器学习模型精度皆高于分层采样与随机采样。对于RF模型而言,基于逆频率比采样、分层采样和随机采样构建模型的ROC曲线下面积AUC值分别为0.97、0.94和0.90;而对于MLP模型,其值分别为0.90、0.87和0.86。提出的非洪水点采样方法一定程度上提升了基于机器学习洪水易发性建模精度。 展开更多
关键词 洪水易发性 机器学习模型 采样方法 逆频率比 伊河流域
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基于交易采样子图的以太坊钓鱼检测方法
4
作者 雷帮春 孟坤 +1 位作者 宋登科 陈大兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期690-697,共8页
以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分... 以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分层网络采样方法和时序映射机制构建它的4种交易采样子图并提取图特征;利用去重特征融合来消除冗余,输出融合特征来训练随机森林分类器。实验验证了该方法的合理性和有效性,获得了较高的F1值。 展开更多
关键词 以太坊 钓鱼检测方法 交易采样子图网络 网络采样方法 图特征方法 去重特征融合 随机森林分类器
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生态环境监测对现场采样方法的优化研究
5
作者 刘学剑 房宁宁 《绿色中国》 2025年第8期70-72,共3页
在生态环境问题日益严峻的当下,生态环境监测至关重要,而现场采样是获取准确数据的基础。本文详细阐述了对采样方法的分类,并提出了对采样方法的优化策略。通过某城市大气污染监测实例,运用层次分析法进行评价。结果显示,优化后的采样... 在生态环境问题日益严峻的当下,生态环境监测至关重要,而现场采样是获取准确数据的基础。本文详细阐述了对采样方法的分类,并提出了对采样方法的优化策略。通过某城市大气污染监测实例,运用层次分析法进行评价。结果显示,优化后的采样方法在各指标及综合得分上均有提升,为生态环境监测提供了有力的数据支撑。 展开更多
关键词 生态环境监测 现场采样方法 优化策略 实例分析
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基于边界信息的自适应过采样算法
6
作者 杜睿山 靳明洋 +1 位作者 孟令东 宋健辉 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期23-30,共8页
针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行... 针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并根据根样本点和候选样本点生成一个N维球体作为样本的合成区间。最后,对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。 展开更多
关键词 smote KNN 过采样算法 数据不均衡 Ismote
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水体微塑料的垂向分布及采样方法比较研究——以九龙江河口为例 被引量：3
7
作者 蒋春华 易津旭 +3 位作者 朱礼鑫 刘凯 宗常兴 李道季 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期79-89,共11页
由于受到潮汐过程的影响,河口区微塑料的调查和研究存在着方法不统一、数据误差较大的问题.2019年夏季使用泵采法在九龙江河口开展原位全水层微塑料采样,对不同水层、不同站位间的微塑料丰度及其赋存特征进行分析,并与其他在该河口的相... 由于受到潮汐过程的影响,河口区微塑料的调查和研究存在着方法不统一、数据误差较大的问题.2019年夏季使用泵采法在九龙江河口开展原位全水层微塑料采样,对不同水层、不同站位间的微塑料丰度及其赋存特征进行分析,并与其他在该河口的相关调查研究结果进行对比.结果表明:九龙江河口表、中、底层水体中的微塑料赋存量存在明显差异,河流入海口及靠近污染源处表层水中微塑料丰度明显高于中、底层中,在潮汐作用剧烈的河口区,中、底层中微塑料丰度高于表层水中,存在明显分层现象;使用不同采样方法获取的微塑料数量浓度值存在较大差异,泵采法相比拖网法能更有效地截留塑料纤维;使用泵采法过滤水样体积、滤经筛网孔径大小都对收集到的微塑料丰度、尺寸有显著影响.采样方法的不同将导致微塑料丰度结果的显著差异,在潮汐河口进行微塑料监测有必要将潮汐作用考虑在内.因此,建议建立潮汐河口的微塑料业务化监测和通量观测,并采用洪、枯季,大、小潮的全潮时段的观测采样方法. 展开更多
关键词 微塑料 采样方法 垂向分布 九龙江河口
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便携式拉曼光谱仪结合CGAN-Multi-CNN模型的矿物精确识别方法研究
8
作者 向艳芳 石红 +1 位作者 张家臣 蔡耀仪 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1075-1085,共11页
野外环境下天然未知矿物的快速识别受限于不同光谱设备分辨率差异、样本量不足导致的模型泛化能力弱以及高维复杂光谱特征的提取能力有限这三个难题。为了解决上述难题,该文设计并实现了一种多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的拉曼... 野外环境下天然未知矿物的快速识别受限于不同光谱设备分辨率差异、样本量不足导致的模型泛化能力弱以及高维复杂光谱特征的提取能力有限这三个难题。为了解决上述难题,该文设计并实现了一种多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的拉曼光谱分类模型,并联立便携式拉曼光谱仪实现了野外未知矿物的快速识别。首先,三次样条曲线拟合算法被用于实现不同设备所采集光谱的维数匹配,从而消除不同光谱设备之间采样分辨率的差异。其次,全球矿物光谱库包含1648类矿物的5668个光谱样本被送入生成对抗网络进行训练并产生15000个扩增样本,从而缓解了数据稀缺性对模型分类性能的制约。此外,一种新的多尺度深度卷积网络被用于同步提取拉曼光谱的宽峰与窄峰特征,从而增强复杂光谱的表征能力。实验中将所提出的模型与k-近邻(k-NN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等几类经典机器学习模型对未知矿物的识别性能进行对比。结果表明,所提出的多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的分类模型对未知矿物拉曼光谱的判别准确率远超其他传统机器学习模型,其top-1和top-3的准确率值分别为93.26%和98.94%。使用所提出的模型结合便携式拉曼光谱系统对50类未知天然矿石样本进行了识别,其准确率达到100%,单个样本的识别时间仅为1~2 min,体现了该方法快速、精确和无需取样制样的优势。 展开更多
关键词 拉曼光谱 矿物识别 重采样方法 多尺度卷积网络 条件生成对抗网络(CGAN)样本生成
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基于频谱特征自适应采样的傅里叶单像素成像方法 被引量：1
9
作者 肖振坤 张永峰 +1 位作者 魏文卿 邓琥 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第2期324-336,共13页
傅里叶单像素成像(Fourier single-pixel imaging,FSI)中成像效率的提升主要借助优化重构算法和采样方法来实现,但在采样次数有限的情况下,FSI无法准确采样关键频率,导致成像质量差。为解决这一问题,提出一种频谱特征自适应采样策略。首... 傅里叶单像素成像(Fourier single-pixel imaging,FSI)中成像效率的提升主要借助优化重构算法和采样方法来实现,但在采样次数有限的情况下,FSI无法准确采样关键频率,导致成像质量差。为解决这一问题,提出一种频谱特征自适应采样策略。首先,研究傅里叶域中能量的集中程度,以此确定低频等距预采样的最优半径。进一步,通过预采样低频分量估计关键频谱位置的方式,测量相应的傅里叶系数,最终实现图像重构。与基于高频方向能量连续性的自适应采样方法相比,该方法可以针对不同频谱特征目标,自适应选择较优采样路径,获取关键傅里叶系数,进而改善成像质量,其峰值信噪比提高2.28 dB,结构相似度提高15.83%。因此,该方法在应对FSI对未知特征目标进行成像时,具有高效空间信息采集的优点,有望在单像素快速实时成像中得到应用。 展开更多
关键词 傅里叶单像素成像 采样方法 关键频率 自适应采样 成像质量
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三维点云上采样方法研究综述 被引量：1
10
作者 韩冰 邓理想 +1 位作者 郑毅 任爽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期167-196,共30页
随着深度相机、激光雷达等三维扫描设备的普及,用点云表示三维数据的方法越来越流行,对点云数据的分析与处理也引起了计算机视觉研究领域的极大兴趣。其中,点云上采样任务是一项重要的点云数据处理工作,其结果的好坏关系着下游多种任务... 随着深度相机、激光雷达等三维扫描设备的普及,用点云表示三维数据的方法越来越流行,对点云数据的分析与处理也引起了计算机视觉研究领域的极大兴趣。其中,点云上采样任务是一项重要的点云数据处理工作,其结果的好坏关系着下游多种任务的优劣,因此一些研究人员从多个角度深入探索并先后提出了多种点云上采样方法,以期提高计算效率和网络性能,解决点云上采样中的各种难点问题。为了促进之后研究的发展,首先从任务类型角度对现有的点云上采样方法进行了全面的分类与综述,然后对这些点云上采样网络的性能进行了详细的分析与对比,最后针对现存的问题与面临的挑战做了进一步分析,并探索了未来可能的研究方向,希望为三维点云上采样任务未来更深入的研究提供新思路。 展开更多
关键词 三维点云 上采样方法 深度神经网络 自监督学习 三维重建
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城市大气中等挥发性有机物采样分析及外场观测研究进展 被引量：1
11
作者 郝岩岩 徐瑞欣 +1 位作者 孔蒙迪 张瑞芹 《环境化学》 北大核心 2025年第1期109-120,共12页
中等挥发性有机物(IVOCs)是大气中的重要有机污染物之一.与大气中挥发性有机物(VOCs)和颗粒物等污染物的采样分析研究相比,目前针对IVOCs的研究相对薄弱.因此,IVOCs的深入研究对于大气治理具有重要意义.详细介绍了城市大气环境中IVOCs... 中等挥发性有机物(IVOCs)是大气中的重要有机污染物之一.与大气中挥发性有机物(VOCs)和颗粒物等污染物的采样分析研究相比,目前针对IVOCs的研究相对薄弱.因此,IVOCs的深入研究对于大气治理具有重要意义.详细介绍了城市大气环境中IVOCs采样与分析技术和外场观测等,重点详述了IVOCs定量方法的研究进展.研究发现,采样分析技术的选择取决于大气中IVOCs的化学结构、传输性及其反应性质.与质谱结合的在线采样技术提供高分辨率、实时监测的测量结果,有助于分析IVOCs的组成分布及浓度特征.与一维色谱技术相比,二维色谱技术的高灵敏度和强选择性大大提高了大气中有机物在色谱上的分离度.IVOCs采样分析技术的深化能够提高IVOCs定性定量的准确度,并大幅提高城市大气中IVOCs的研究效率和水平.从研究区域及测量物质方面来看,城市大气IVOCs的外场观测研究仍受到测量技术的限制,深入探究IVOCs物质组分及其定量方法是未来研究的重点方向. 展开更多
关键词 城市大气 中等挥发性有机物 采样分析技术 外场观测 定量方法
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基于响应面方法的直升机机身有限元模型参数修正
12
作者 朱尹 韩东 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期252-258,共7页
为降低直升机机身的有限元模型与实际模型之间的偏差,采用了一种基于响应面法的直升机机身模型修正方法。该方法使用一个超曲面函数来近似地替代实际的、隐式的复杂函数关系,避免了传统参数修正方法每次迭代时都调用有限元程序的步骤。... 为降低直升机机身的有限元模型与实际模型之间的偏差,采用了一种基于响应面法的直升机机身模型修正方法。该方法使用一个超曲面函数来近似地替代实际的、隐式的复杂函数关系,避免了传统参数修正方法每次迭代时都调用有限元程序的步骤。同时,通过拉丁超立方采样减少样本点数量从而提高了计算效率。以直升机10%缩比机身模型为例,通过试验与有限元分析分别获得其实际模型与有限元模型的前六阶固有频率,通过灵敏度分析确定了设计参数,利用响应面方法对该机身模型进行了参数修正。机身的有限元模型预测结果与试验测试结果之间的固有频率平均误差由3.54%降低至1.03%,有限元模型的预测精度显著提升。修正结果表明,基于响应面方法的有限元模型修正方法能够有效地应用于直升机机身模型参数修正。 展开更多
关键词 直升机机身 模型修正 响应面方法 灵敏度分析 有限元分析 拉丁超立方采样
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基于SMOTE辅助分区误差控制的随机森林土壤重金属含量预测模型
13
作者 陈敏 董泽馨 +3 位作者 秦莉 张晨晨 张彦儒 孙思佳 《农业资源与环境学报》 北大核心 2025年第3期580-591,共12页
土壤中重金属空间分布的准确预测是制定科学合理的土地利用规划以及构建有效风险管理措施的关键环节。本研究旨在探索一种结合合成少数类过采样技术(SMOTE)和分区误差控制混合策略的随机森林(RF)模型,利用长株潭(长沙市、株洲市和湘潭市... 土壤中重金属空间分布的准确预测是制定科学合理的土地利用规划以及构建有效风险管理措施的关键环节。本研究旨在探索一种结合合成少数类过采样技术(SMOTE)和分区误差控制混合策略的随机森林(RF)模型,利用长株潭(长沙市、株洲市和湘潭市)区域8种重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn)及29项环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。将本研究构建的模型与全区及分区随机森林建模方法进行了比较分析,同时,也与三种经典地统计学方法——普通克里金(OK)、协同克里金(CK)和反距离加权法(IDW)进行了对比。结果表明:相较于全区建模方法,本研究构建的模型在预测Cd、Cr、Hg、Ni、Pb和Zn 6种重金属含量的R^(2)值提升了15.87%~35.39%;与分区建模方法相比,所有8种重金属的预测精度也有了显著提高,R^(2)值的增幅为3.03%~66.86%。与地统计学方法比较,本模型在Cd、Cr、Hg、Pb和Zn 5种重金属预测中表现出优越性,与OK、CK和IDW法相比,R^(2)值分别提升了2.45%~13.80%、15.09%~89.95%、1.57%~102.91%。本研究探索的混合策略模型显著提高了长株潭区域土壤中8种重金属元素的预测准确度,表明SMOTE技术和分区误差控制策略的结合应用在环境科学领域内有巨大潜力。该模型不仅在预测精度上超越了传统模型和方法,还为环境监测和管理提供了一种有效的新工具。 展开更多
关键词 土壤重金属预测 随机森林 smote过采样 普通克里金 协同克里金 反距离加权
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污染场地土壤调查布点及采样方法分析
14
作者 陈泳嘉 《江西农业》 2024年第23期59-61,共3页
污染地块土壤中污染物所展现出的复杂性与非均质性,是显著提升这些场地调查与风险管理难度的重要因素。因此,研究基于国内外相关实践经验,对广东地区某特定地块的土壤污染现状进行了详细调查和采样分析测试。通过对区域土壤的评估,识别... 污染地块土壤中污染物所展现出的复杂性与非均质性,是显著提升这些场地调查与风险管理难度的重要因素。因此,研究基于国内外相关实践经验,对广东地区某特定地块的土壤污染现状进行了详细调查和采样分析测试。通过对区域土壤的评估,识别出主要特征污染物,并最终评估其土壤污染风险。旨在为后续该场地的再开发利用奠定基础,同时为有效治理土壤污染问题提供参考,以保护生态环境。 展开更多
关键词 污染场地 土壤 地下水 采样方法 修复
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邻域感知的不平衡数据集过采样方法 被引量：7
15
作者 严远亭 戴涛 +2 位作者 张以文 赵姝 张燕平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第7期1360-1370,共11页
不平衡数据学习是机器学习中一个研究热点,近年来得到广泛的关注.以SMOTE为代表的过采样方法是不平衡数据学习的主流方法之一,近年来涌现出大量的基于SMOTE的改进过采样方法.但是,当前对过采样的研究中,如何利用样本分布信息,实现高效... 不平衡数据学习是机器学习中一个研究热点,近年来得到广泛的关注.以SMOTE为代表的过采样方法是不平衡数据学习的主流方法之一,近年来涌现出大量的基于SMOTE的改进过采样方法.但是,当前对过采样的研究中,如何利用样本分布信息,实现高效的过采样,仍然是一个具有挑战的问题.本文提出一种有监督的样本空间分布学习方法,用以学习少数类样本的局部邻域信息,并以局部邻域信息约束过采样过程中样本的合成,以降低线性插值可能带来的噪声以及样本重叠等不利因素,从而提高过采样的效率.在典型不平衡数据集上的实验表明,利用少数类样本邻域信息为约束,能有效提升过采样的效率. 展开更多
关键词 不平衡学习 过采样 smote 邻域信息 噪声样本
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树轮稳定碳同位素分析的采样方法--以天目山柳杉为例 被引量：14
16
作者 王建 钱君龙 +4 位作者 梁中 赵兴云 商志远 陈霞 陆小明 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第12期6070-6078,共9页
树轮稳定碳同位素在重建气候和环境方面得到了越来越多的应用,可是采样的方法却是多种多样,限制和影响了不同结果之间的比较。究竟在几个方位采样,在什么方位采样,既经济方便又能比较好的反映一棵树的稳定碳同位素变化过程与趋势,还没... 树轮稳定碳同位素在重建气候和环境方面得到了越来越多的应用,可是采样的方法却是多种多样,限制和影响了不同结果之间的比较。究竟在几个方位采样,在什么方位采样,既经济方便又能比较好的反映一棵树的稳定碳同位素变化过程与趋势,还没有确切的答案。研究利用来自天目山的两个柳杉树盘的多方位的和整轮的碳同位素测试数据(共计642个),通过不同方位和不同方位组合的平均碳同位素序列与整轮碳同位素序列的关系的多角度的考查、分析发现,并不是采样的方位数越多越好,选择2～4个方位采样合并分析树轮稳定碳同位素,既经济方便又能比较好的反映一棵树的δ13C变化过程与趋势。在两个或者3个方位采样时,方位之间呈钝角关系时,其代表性最好。4个方位采样时,一般使用的"十字交叉法"并不是最好的选择,建议采样的方位之间尽可能多的成钝角关系。如果条件限制只能采集一个方位的样品,采集向阳一侧的树芯,其代表性最好。 展开更多
关键词 树轮 碳同位素 采样方法 采样策略
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交流采样同步方法的分析与改进 被引量：104
17
作者 黄纯 何怡刚 +1 位作者 江亚群 彭建春 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期38-42,共5页
在周期电气信号的微机测量中普遍采用等间隔同步交流采样。采样时间间隔不均匀或采样周期与信号周期不同步,均会导致测量误差。该文对目前常用的硬件同步采样、软件同步采样和异步采样三种交流采样方式的同步方法进行分析,针对其同步误... 在周期电气信号的微机测量中普遍采用等间隔同步交流采样。采样时间间隔不均匀或采样周期与信号周期不同步,均会导致测量误差。该文对目前常用的硬件同步采样、软件同步采样和异步采样三种交流采样方式的同步方法进行分析,针对其同步误差的产生原因,提出了相应的消除或减小同步误差的改进方法。这些方法实现简单,应用范围广,给计算机增加的工作量小,能显著提高测量精度。对谐波测量的仿真结果和科研实践证实了这些方法的可行性和有效性。它们对交流电参量微机测量装置的软、硬件设计,具有指导和参考价值。 展开更多
关键词 电气信号 测量 微机 交流采样 同步方法
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基于改进SMOTE的不平衡数据挖掘方法研究 被引量：31
18
作者 杨智明 乔立岩 彭喜元 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第B12期22-26,共5页
少类样本合成过采样技术（SMOTE）是一种新型的过采样方法，能够有效地处理不平衡数据分类问题，但SMOTE在产生合成样本的过程中，存在一定的盲目性．因此本文提出一种改进的过采样方法一自适应SMOTE，根据样本集内部分布特性，自适应调... 少类样本合成过采样技术（SMOTE）是一种新型的过采样方法，能够有效地处理不平衡数据分类问题，但SMOTE在产生合成样本的过程中，存在一定的盲目性．因此本文提出一种改进的过采样方法一自适应SMOTE，根据样本集内部分布特性，自适应调整SMOTE方法中近邻选择策略，控制合成样本的质量．算法分析和仿真结果表明，文中提出的方法在不影响计算复杂度的前提下，有效地提高了分类算法的整体分类准确率。 展开更多
关键词 不平衡数据集 少类样本合成过采样技术 自适应smote 合成样本 近邻选择策略
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基于三支决策的不平衡数据过采样方法 被引量：32
19
作者 胡峰 王蕾 周耀 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期135-144,共10页
采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径.文中结合三支决策理论,根据样本分布将样本划分成三个区域:正域、边界域和负域;在此基础上,分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理,提出了一种基于三支决策的不平衡数据过采... 采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径.文中结合三支决策理论,根据样本分布将样本划分成三个区域:正域、边界域和负域;在此基础上,分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理,提出了一种基于三支决策的不平衡数据过采样算法(TWD-IDOS算法).实验结果表明,在C4.5、KNN和CART等分类器上,文中提出的算法能有效解决不平衡数据的二分类问题,在Recall、F-value、AUC等指标上优于文献中的过采样算法. 展开更多
关键词 三支决策 邻域粗糙集 边界采样 不平衡数据 smote
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新型正弦脉宽调制采样方法的研究 被引量：8
20
作者 张志学 马皓 何湘宁 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期588-594,共7页
为了寻求新型的正弦脉宽调制技术(SPWM)采样方法来改善大功率电力电子变换器的谐波特性,在分析已有的自然采样、对称规则采样、不对称规则采样和基本切线、割线采样等多种SPWM采样方法的基础上,提出了一种在调制波的正、负半周的变极性... 为了寻求新型的正弦脉宽调制技术(SPWM)采样方法来改善大功率电力电子变换器的谐波特性,在分析已有的自然采样、对称规则采样、不对称规则采样和基本切线、割线采样等多种SPWM采样方法的基础上,提出了一种在调制波的正、负半周的变极性采样法来消除输出波形中的偶次谐波.并在此基础上,分别利用切线和割线来近似替代正弦调制波,获得了3种新的切线采样法和2种割线采样法.理论分析、MATLAB 仿真和实验结果都证实了这些方法在频率调制比较小时,具有比传统方法较高的直流电压利用率和较好的整体谐波分布特性,适合大功率电力电子变换器应用. 展开更多
关键词 SPWM采样方法 变极性采样 切线采样 割线采样
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