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摘要:
在不平衡数据的影响下,由于原有方法存在分类性能较差的问题,因此提出一种新的船舶虚拟云计算中心混乱数据高效分类方法.首先在船舶虚拟云计算中心中进行混乱数据的挖掘,采用的数据挖掘工具为Orange工具箱,需要通过python来实现.对挖掘的数据实施降维处理,采用的方法为主成分分析,主要通过投影处理进行数据降维,去除不平衡数据.通过支持向量机对核函数进行选择,从而对训练集样本实施映射,将其映射至高维空间,在该空间中对最佳超平面进行求取,获得最优分类函数,实现混乱数据的高效分类.为了证明该方法的分类性能更好,将原有方法作为对比方法进行分类性能的对比实验,实验结果证明该方法的类间样本重叠率更低且采样率更高,即分类性能更好,实现了性能突破.
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文献信息
篇名 船舶虚拟云计算中心混乱数据高效分类方法
来源期刊 舰船科学技术 学科
关键词 船舶 虚拟云计算中心 混乱数据 高效分类
年,卷(期) 2020,(16) 所属期刊栏目 电子信息
研究方向 页码范围 160-162
页数 3页 分类号 TN181
字数 语种 中文
DOI 10.3404/j.issn.1672-7649.2020.8A.054
五维指标
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研究主题发展历程
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船舶
虚拟云计算中心
混乱数据
高效分类
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
舰船科学技术
半月刊
1672-7649
11-1885/U
大16开
北京市朝阳区科荟路55号院
1979
chi
出版文献量(篇)
6974
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20
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