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摘要:
针对传统分类算法在处理非平衡数据集所出现的少数类分类准确率较低的问题,通过引入加权系数和样本分布函数给出了一种新的模糊规则权重的计算方法.该方法加强了类间的对比度和差异性,削弱了类内差距.将该权重方法与Chietal规则生成算法和模糊分类推理模型结合形成新的分类算法,对具有不同非平衡度的UCI数据集进行Manab对比研究,所得结果验证了该算法的可靠性与有效性.
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文献信息
篇名 一种新的模糊规则权重方法的非平衡数据分类问题的研究
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 非平衡数据 数据分类 模糊规则权重 数据预处理
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 104-108
页数 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
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 陈刚 大连海事大学数学系 34 216 9.0 13.0
2 冯丹 大连海事大学数学系 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
非平衡数据
数据分类
模糊规则权重
数据预处理
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
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7031
总下载数(次)
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