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摘要:
针对支持向量机对于非平衡数据不能进行有效分类的问题,提出一种粒度支持向量机学习算法.根据粒度计算思想对多数类样本进行粒划分并从中获取信息粒,以使数据趋于平衡.通过这些信息粒来寻找局部支持向量,并在这些局部支持向量和少数类样本上进行有效学习,使SVM在非平衡数据集上获得令人满意的泛化能力.
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文献信息
篇名 处理非平衡数据的粒度SVM学习算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 粒度支持向量机 非平衡数据 信息粒 局部支持向量
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 181-183
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 2580字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.02.064
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王文剑 山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 97 798 14.0 23.0
2 郭虎升 山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 24 174 8.0 12.0
3 亓慧 山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 18 63 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒度支持向量机
非平衡数据
信息粒
局部支持向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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