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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
1
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.
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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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职称材料
演化超网络在多类型癌症分子分型中的应用
被引量：
5
2
作者
王进
丁凌
+1 位作者
孙开伟
李钟浩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期2425-2431,共7页
该文提出一种用于多类型癌症分子分型的演化超网络模式识别方法。首先采用"一对多"方法,将一个多类分型问题转化为多个二类分型问题;然后利用信噪比方法对DNA微阵列数据进行信息基因选择;经过超网络对训练集的演化学习,构造...
该文提出一种用于多类型癌症分子分型的演化超网络模式识别方法。首先采用"一对多"方法,将一个多类分型问题转化为多个二类分型问题;然后利用信噪比方法对DNA微阵列数据进行信息基因选择;经过超网络对训练集的演化学习,构造一系列二类分类器并进行集成,最终构建一个多类型癌症分型系统并对待测样本进行分类。对急性白血病、儿童小圆蓝细胞肿瘤和GCM数据集实验结果表明:演化超网络留一交叉验证(LOOCV)识别率分别为:98.61%,100%和85.35%。演化超网络有利于挖掘癌症相关基因,具有良好的学习结果可读性。
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关键词
模式识别
机器学习
演化超网络
微阵列
癌症多类型分类
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职称材料
HSV颜色空间下用演化超网络识别道路限速标志的研究
被引量：
5
3
作者
王进
任小龙
+1 位作者
孙开伟
张韵轩
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期679-684,共6页
针对国内城市6类常见道路限速标志(20、30、40、50、60、80 km/h),提出了一种HSV颜色空间信息和圆度特征相结合的限速标志检测与特征提取方法,对经特征提取得到的7×5向量采用一种新颖的演化超网络模型进行分类。基于239张道路限速...
针对国内城市6类常见道路限速标志(20、30、40、50、60、80 km/h),提出了一种HSV颜色空间信息和圆度特征相结合的限速标志检测与特征提取方法,对经特征提取得到的7×5向量采用一种新颖的演化超网络模型进行分类。基于239张道路限速标志图像的实验的结果表明,上述标志检测方法可实现对限速标志的快速、准确检测:单张图像检测平均时间为26ms,对所有图像的检测率为90.38%。通过采用123个特征向量作为训练集对超网络进行训练,演化超网络对独立测试集中93个特征向量的平均识别率达到98.2%,在识别率上优于大多数传统识别方法 。
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关键词
智能交通系统
道路限速标志
HSV颜色空间
圆度检测
演化超网络
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职称材料
题名
基于三支决策的不平衡数据过采样方法
被引量：
32
1
作者
胡峰
王蕾
周耀
机构
计算
智能
重庆市
重点
实验室
(
重庆邮电大学
)
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期135-144,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61309014
No.61379114
+4 种基金
No.61472056)
教育部人文社科规划(No.15XJA630003)
重庆市基础与前沿研究计划(No.cstc2013jcyjA40063
No.cstc2014jcyjA40049)
重庆市教委科学技术研究(No.KJ1500416)
文摘
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.
关键词
三支决策
邻域粗糙集
边界采样
不平衡数据
SMOTE
Keywords
three-way decision
neighborhood rough set
boundary sampling
imbalanced data
SMOTE
分类号
TP39 [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
演化超网络在多类型癌症分子分型中的应用
被引量：
5
2
作者
王进
丁凌
孙开伟
李钟浩
机构
计算
智能
重庆市
重点
实验室
(
重庆邮电大学
)
韩国仁荷
大学
信息与通信工程系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期2425-2431,共7页
基金
国家自然科学基金(61203308
61075019)
+1 种基金
教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2010]1174号)
国家大学生创新创业训练计划(201210617003)资助课题
文摘
该文提出一种用于多类型癌症分子分型的演化超网络模式识别方法。首先采用"一对多"方法,将一个多类分型问题转化为多个二类分型问题;然后利用信噪比方法对DNA微阵列数据进行信息基因选择;经过超网络对训练集的演化学习,构造一系列二类分类器并进行集成,最终构建一个多类型癌症分型系统并对待测样本进行分类。对急性白血病、儿童小圆蓝细胞肿瘤和GCM数据集实验结果表明:演化超网络留一交叉验证(LOOCV)识别率分别为:98.61%,100%和85.35%。演化超网络有利于挖掘癌症相关基因,具有良好的学习结果可读性。
关键词
模式识别
机器学习
演化超网络
微阵列
癌症多类型分类
Keywords
Pattern recognition
Machine learning
Evolutionary hypernetworks
Microarray
Cancer molecularmulticlass classification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP39 [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
HSV颜色空间下用演化超网络识别道路限速标志的研究
被引量：
5
3
作者
王进
任小龙
孙开伟
张韵轩
机构
计算
智能
重庆市
重点
实验室
(
重庆邮电大学
)
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期679-684,共6页
基金
国家自然科学基金(61203308
61075019)
+1 种基金
教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2010]1174号)
国家大学生创新创业训练计划(201210617003)资助项目
文摘
针对国内城市6类常见道路限速标志(20、30、40、50、60、80 km/h),提出了一种HSV颜色空间信息和圆度特征相结合的限速标志检测与特征提取方法,对经特征提取得到的7×5向量采用一种新颖的演化超网络模型进行分类。基于239张道路限速标志图像的实验的结果表明,上述标志检测方法可实现对限速标志的快速、准确检测:单张图像检测平均时间为26ms,对所有图像的检测率为90.38%。通过采用123个特征向量作为训练集对超网络进行训练,演化超网络对独立测试集中93个特征向量的平均识别率达到98.2%,在识别率上优于大多数传统识别方法 。
关键词
智能交通系统
道路限速标志
HSV颜色空间
圆度检测
演化超网络
Keywords
intelligent transportation system, road speed limit sign, HSV color space, roundness detection,evolutionaryhypernetwork
分类号
TP391.41 [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
基于三支决策的不平衡数据过采样方法
胡峰
王蕾
周耀
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
32
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
演化超网络在多类型癌症分子分型中的应用
王进
丁凌
孙开伟
李钟浩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
HSV颜色空间下用演化超网络识别道路限速标志的研究
王进
任小龙
孙开伟
张韵轩
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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职称材料
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