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摘要:
数据流广泛应用于现实世界的多个领域,但是不平衡数据流的存在严重影响了传统数据流分类器的性能.针对不平衡数据流问题,提出了随机平衡采样算法(RBS)处理数据流的不平衡问题,并以RBS算法为基础提出了随机平衡采样数据流集成算法(RBSSEA)旨在解决不平衡数据流的分类问题.最后,分别采用合成和真实数据集对RBSSEA算法进行验证,实验结果证明RBSSEA算法在解决不平衡数据流分类问题具有一定的优势.
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文献信息
篇名 基于随机平衡采样的不平衡数据流分类研究
来源期刊 云南民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 不平衡数据 采样 数据流
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 信息与计算机科学
研究方向 页码范围 63-68
页数 6页 分类号 TP311.52
字数 4106字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-8513.2018.01.014
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 季梦遥 武汉大学人民医院消化内科 28 101 7.0 8.0
2 袁磊 武汉大学人民医院信息中心 10 15 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
不平衡数据
采样
数据流
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
云南民族大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-8513
53-1192/N
大16开
中国昆明市一二·一大街134号
1992
chi
出版文献量(篇)
2286
总下载数(次)
5
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8502
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