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摘要:
工业监测数据中正常与异常状态数据一般存在非平衡性,而传统的过采样非平衡数据处理方法往往在解决非线性、高维含噪的非平衡问题时不能获得满意的模式分类效果.本文利用流形学习的非线性降维,提出一种流形嵌入过采样方法,为有机结合流形学习与过采样的非平衡数据模式分类方法提供了统一框架.研究结果表明:该方法采用过采样平衡数据在流形空间的低维嵌入数据直接完成模式分类,可以减小流形嵌入空间到原始数据空间反映射的计算代价和模式分类成本.另外,流形学习可以有效保持原始数据结构特性,在流形嵌入空间的过采样可以实现更符合原始数据特性的非线性插值.面向TE过程和矿山微震2种具有不同规模和特性的非平衡工业监测数据集,F1指标分别平均提升了21.94%和37.34%,AUC指标分别提升了37.85%和10.64%,从而验证了所提方法在解决较大数据规模的非平衡模式分类问题时,具有稳定良好的分类效果.
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文献信息
篇名 基于流形嵌入过采样的非平衡数据分类方法
来源期刊 中国矿业大学学报 学科 工学
关键词 流形学习 过采样 非平衡数据 模式分类 TE过程 矿山微震
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1325-1333
页数 9页 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 崔宁 中国矿业大学信息与控制工程学院 5 23 3.0 4.0
2 郭一楠 中国矿业大学信息与控制工程学院 50 564 12.0 21.0
3 程健 中国矿业大学信息与控制工程学院 30 343 10.0 17.0
4 杨凌凯 中国矿业大学信息与控制工程学院 3 25 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
流形学习
过采样
非平衡数据
模式分类
TE过程
矿山微震
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
中国矿业大学学报
双月刊
1000-1964
32-1152/TD
大16开
江苏省徐州市中国矿业大学内
28-73
1955
chi
出版文献量(篇)
3700
总下载数(次)
6
总被引数(次)
77959
论文1v1指导