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融合边界和密度的时序不平衡过采样算法
1
作者
杨瑞
张海清
+3 位作者
李代伟
陈金京
任李娟
刘佳璇
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2178-2185,共8页
针对时间序列数据中不平衡问题,提出一种基于样本边界和局部密度的生成对抗网络(density-boundary generative adversarial network,DBGAN)。根据样本分布特点,利用共享最近邻、局部离群因子以及高斯核函数获得少数类样本的重要性得分,...
针对时间序列数据中不平衡问题,提出一种基于样本边界和局部密度的生成对抗网络(density-boundary generative adversarial network,DBGAN)。根据样本分布特点,利用共享最近邻、局部离群因子以及高斯核函数获得少数类样本的重要性得分,指导生成器合成具有代表性的少数类样本。同时借鉴CatGAN模型对cGAN的判别器进行修改,使其能够适应多样性的类内分布。实验结果表明,该模型在不同数据集上的性能指标得到提升,有效缓解类不平衡问题。
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关键词
时间序列
类不平衡
生成对抗网络
共享最近邻
局部离群因子
边界样本
局部密度
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职称材料
题名
融合边界和密度的时序不平衡过采样算法
1
作者
杨瑞
张海清
李代伟
陈金京
任李娟
刘佳璇
机构
成都
信息
工程
大学
软件
工程
学院
四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心数据生态与智慧空间实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2178-2185,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61602064)
四川省科技厅基金项目(2021YFH0107、2022YFS0544、2022NSFSC0571)
成都信息工程大学科技创新能力提升计划基金项目(KYQN202223)。
文摘
针对时间序列数据中不平衡问题,提出一种基于样本边界和局部密度的生成对抗网络(density-boundary generative adversarial network,DBGAN)。根据样本分布特点,利用共享最近邻、局部离群因子以及高斯核函数获得少数类样本的重要性得分,指导生成器合成具有代表性的少数类样本。同时借鉴CatGAN模型对cGAN的判别器进行修改,使其能够适应多样性的类内分布。实验结果表明,该模型在不同数据集上的性能指标得到提升,有效缓解类不平衡问题。
关键词
时间序列
类不平衡
生成对抗网络
共享最近邻
局部离群因子
边界样本
局部密度
Keywords
time series
class imbalance
generative adversarial network
shared nearest neighbors
local outlier factor
boundary sample
local density
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合边界和密度的时序不平衡过采样算法
杨瑞
张海清
李代伟
陈金京
任李娟
刘佳璇
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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