融合过抽样和欠抽样的不平衡数据重抽样方法

在机器学习领域的研究当中,分类器的性能会受到许多方面的影响,其中训练数据的不平衡对分类器的影响尤为严重。训练数据的不平衡也就是指在提供的训练数据集中,一类的样本总教远多于另一类的样本总数。常用的不平衡数据的处理方法有很多,只探讨利用重抽样方法对不平衡数据进行预处理来提高分类效果的方法。数据抽样算法有很多,但可以归为两大类：过抽样和欠抽样。针对二分类问题提出了四种融合过抽样和欠抽样算法的重抽样方法：BSM＋Tomek、BSM＋ENN、CBOS＋Tomek和CBOS＋ENN,并且与另外十种经典的重抽样算法做了大量的对比实验,实验证明提出的四种预处理算法在多种评价指标下提高了不平衡数据的分类效果。     

基于模糊聚类的方位标测量数据预处理方法

针对方位标测量数据手工预处理方式工作强度大、效率低和出错率高的问题,根据测量数据一般多数集中于真值附近的特性,提出了一种基于模糊聚类技术的方位标测量数据预处理方法,通过反复聚类自动挑选出符合要求的方位标数据.实验证明:此种方法挑选效率高,挑选的数据与真值吻合程度高,并具有较高的抑制野点作用.     

多测井曲线合成应用方法初探

采用单项测井曲线划分地层存在着多解性和局限性，为此，提出了一种把多条测井曲线融合成一条参数曲线的综合法。综合法的实质是在信号检测和估计理论的基础上建立地球物理测井数据综合研究数学模型。在进行综合处理之前，要对测井资料进行预处理和归一化处理，以消除或减弱测井信号中的异常点和随机信息以及统一量纲。应用综合法对多种地球物理测井资料进行了统计分析和综合处理，处理后得到的综合参数曲线突出了测井曲线的公共信息，减少或削弱了单一观测资料中的偶然误差，提高了综合测井资料的可信度。该综合法在地质分层、岩性分析和含油气预测以及合成标准测井曲线等方面有一定的应用范围。     

采用可编程器件的合成孔径雷达实时成像处理器方位预处理电路的设计与实现

该文讨论了在合成孔径雷达实时成像处理器中,采用子孔径带通滤波成像处理方法的方位预处理的设计,构造了一种用大规模可编程逻辑器件实现方位预处理的电路结构。文中给出了电路应用和实现结果。可以看到,该电路设计具有较高的运算效率、集成度、灵活性与可扩展性。     

用多片DSP构成的雷达预处理器

针对日益加剧的雷达回波信息，本文给出了一种以多DSP为基础构成的雷达智能接口解决方案，介绍了硬件设计和软件调试方法。     

pPre_ITMS:基于机器学习方法的串联质谱数据预处理系统

串联质谱技术被广泛应用于高通量的蛋白质鉴定.质谱中噪音峰和同位素峰的存在会降低蛋白质鉴定的准确性,同时增加计算负担.pPre_ITMS系统是针对离子阱数据,利用机器学习中的最大期望方法和决策树方法分别识别出质谱中的噪音基线和同位素峰的预处理系统.此外,pPre_ITMS系统采用三层独立模型增强系统鲁棒性,并提供了手动调节功能.利用pPre_ITMS系统可以简单、快速且可视化地对离子阱数据进行预处理.     

一种基于粗糙理论的图像预处理方法

人工智能是当前研究的一个热门话题,本文将Rough集理论应用到图像智能增强预处理中,从利用原有特征集表达知识图像的方法出发,选出对于分类最有效的特征,并给出重要的相关特征的不同组合,从而实现系统特征选择。不但为肿瘤图像信息解译和认知科学提供了研究方法,而且为实现图像的智能化处理指出了一个有效的途径。     

混凝土细观数值仿真分析前处理技术研究

混凝土细观数值仿真是研究混凝土力学性能的常用方法之一,而前处理技术的优劣直接影响仿真结果的正确性、精确性和可行性。对比分析界面单元细分法、无厚度界面单元法和直接三角剖分法在混凝土细观建模中的应用,验证了无厚度界面单元法在单机串行环境下的合理性和优越性。     

一个改进了的用途数据预处理模型

在日志数据的预处理中,确定合适的挖掘粒度是一项重要任务.提出了一种改进了的用途数据预处理模型,在传统的预处理模型基础上添加了页面视图识别步骤,通过试验可以看到改进后的挖掘粒度有更加明确的语义表达,从而提高了挖掘精度.