针对不平衡数据集的改良版SMOTE算法 (2014年)

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简介：
本研究提出了一种改进的SMOTE算法，专门用于处理机器学习中的不平衡数据集问题。通过优化少数类样本生成过程，该方法有效提升了模型在少数类上的分类性能。针对SMOTE（合成少数类过采样技术）在生成少数类别新样本时存在的不足，提出了一种改进的算法GA-SMOTE。该算法的关键在于将遗传算法中的三个基本算子引入到SMOTE中：利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择；使用交叉和变异算子来控制合成样本的质量。结合GA-SMOTE与SVM（支持向量机）算法处理不平衡数据的分类问题，实验结果表明，在UCI数据集上进行大量试验后发现，GA-SMOTE在新样本的整体生成效果上有明显改进。

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针对不平衡数据集的改良版SMOTE算法 (2014年)

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本研究提出了一种改进的SMOTE算法，专门用于处理机器学习中的不平衡数据集问题。通过优化少数类样本生成过程，该方法有效提升了模型在少数类上的分类性能。针对SMOTE（合成少数类过采样技术）在生成少数类别新样本时存在的不足，提出了一种改进的算法GA-SMOTE。该算法的关键在于将遗传算法中的三个基本算子引入到SMOTE中：利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择；使用交叉和变异算子来控制合成样本的质量。结合GA-SMOTE与SVM（支持向量机）算法处理不平衡数据的分类问题，实验结果表明，在UCI数据集上进行大量试验后发现，GA-SMOTE在新样本的整体生成效果上有明显改进。

针对不平衡数据的集成特征选择（2011年）

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本文于2011年提出了一种有效的集成特征选择方法，专门用于处理机器学习中的不平衡数据集问题。通过结合多种算法提高模型在少数类样本上的性能和泛化能力。传统的特征选择方法主要以提高精度为目标，在处理类别分布不平衡的数据集时效果不佳。对于这种数据不均衡的情况，可以采用有放回的抽样方式从数量较多的一类中随机抽取多个样本子集，并确保这些子集中每组样本的数量与另一较小类别中的样本数目相等。然后将每个这样的子集分别和小类别的全部样本结合形成新的训练集合。接下来，利用集成学习方法对各个新生成的数据集的特征进行评估，并通过投票机制确定最终使用的特征组合：只有那些在超过半数的新数据集中被选为重要特性的项目才会保留下来作为最终结果。实验表明，在UCI提供的不平衡数据集上应用这种方法取得了良好的效果。

关于不平衡数据集处理的几种方法（如SMOTE）

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本文探讨了针对机器学习中常见的类别不平衡问题，介绍了包括SMOTE在内的多种解决策略和技术，旨在提高模型在少数类样本上的预测性能。在处理不平衡数据集时，可以使用欠采样和过采样的方法来改善模型的性能。其中一些常用的方法包括SMOTE算法及其相关实现示例。这些技术有助于平衡正负样本的比例，从而提高机器学习模型的效果。

不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...

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本文章介绍了如何在MATLAB中实现SMOTE及其他用于处理分类问题中不平衡数据集的过采样算法。通过代码示例和理论解释，帮助读者理解和应用这些技术来提升模型性能。本段落概述了SMOTE及其相关算法的实现情况： - SMOTE (Chawla, NV. et al., 2002) - 边界 SMOTE (Han, H. et al., 2005) - ADASYN（He，H. et al., 2008） - 安全级别的SMOTE （Bunkhumpornpat, C. 等人，2009）具体参考文献如下： Chawla, NV, Bowyer, KW, Hall, LO & Kegelmeyer, WP (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16：321-357. Han, H., Wang, WY 和 Mao，BH (2005)。Borderline-SMOTE：不平衡数据集学习中的一种新的过采样方法。在智能计算国际会议上（第878-887页）。斯普林格，柏林，海德堡。 He, H. et al., 2008. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Method for Imbalanced Learning. Bunkhumpornpat, C. 等人 (2009). 安全级别的SMOTE。

基于改良DE算法的PID参数优化（2014年）

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本研究提出了一种基于改进差分进化算法的PID控制器参数寻优方法，并成功应用于实际系统中，显著提升了系统的控制性能。通过改进标准差分进化算法中的放缩因子，我们提出了一种自适应的改进差分进化算法。这种新方法能够根据实际情况自动调整放缩因子大小，而传统的方法中这个参数通常被设定为一个固定的常数值。将该优化后的算法应用于PID参数调节时，可以有效克服一些常规技术过于直接且无法进行高效寻优的问题。通过仿真实验可以看出，改进的差分进化算法不仅响应速度快，还具备较强的鲁棒性。

改进版标题可以是：“使用Matlab实现的K-Means与SMOTE结合的不平衡数据集过抽样方法”

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本研究提出了一种基于MATLAB的创新算法，将K-Means聚类和SMOTE技术相结合，有效解决机器学习中常见的类别不平衡问题。通过优化过抽样过程，该方法显著提升了模型在少数类样本上的分类准确率与整体性能。 K-MeansSMOTE是一种针对类不平衡数据的过采样方法。它通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类别样本来帮助分类任务，并且该方法能够避免噪声产生，有效地克服了不同类别之间以及同一类别内部的数据分布不均衡问题。此项目提供的是k-meansSMOTE的Python实现版本，兼容scikit-learn-contrib项目中的相关功能。它在python3.6环境下进行了测试，并与不平衡学习框架（不平衡学习库）的最新版本相集成使用。为了安装该工具包，请确保您的环境满足上述要求并执行pip install kmeans-smote命令进行安装。若需从源代码获取该项目，可以通过以下步骤操作： 1. 克隆此存储库； 2. 进入到项目目录中运行setup.py文件以完成安装所有必要的依赖项。

改进类平衡的ADASYN（SMOTE的扩展）：利用合成少数类样本减少数据集中的类别不平衡-MATLAB实现

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本文介绍了一种基于MATLAB实现的数据预处理方法，通过改进的ADASYN算法来应对机器学习中常见的类别不平衡问题。相较于传统的SMOTE算法，该方法能够更有效地生成少数类的新样本，从而提高模型在少数类上的预测性能。本次提交实现了论文《ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法》（H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li著）中提出的 ADASYN 算法。该算法旨在通过在现有少数类示例之间进行线性插值来生成新样本，以改善类别平衡。这一技术本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的一种扩展形式，在两个类别之间的边界附近而非仅限于少数类内部创建更多实例。此外还提供了用于生成提交标题图的演示脚本。

针对不平衡数据集的21种采样算法详解，涵盖SMOTE、集成算法结合采样及基于聚类的过采样方法等，探讨每种算法的原理与实践...

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本文详细介绍了21种处理不平衡数据集的采样算法，包括SMOTE、集成算法和基于聚类的方法，并深入解析了它们的工作原理及其应用实践。针对21种主流的采样算法，在UCI官方保险数据集上进行了实验，该数据集存在不平衡问题。所有实验均使用Python进行，并基于AUC和F1评分对结果进行了评估与注释。

基于改良Criminisi算法的图像修复 (2014年)

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本文提出了一种基于改良Criminisi算法的高效图像修复方法，通过优化算法细节提升图像恢复质量和效率。研究旨在解决传统算法在复杂背景下的修复不足问题。为了克服Criminisi算法在图像修复过程中难以达到理想效果以及耗时过长的问题，我们提出了一种改进的Criminisi算法。该方法通过优化优先级计算来确定最佳待修复区域，并改进了最优匹配块搜索策略以找到更合适的替代像素。此外，还引入了一种新的置信值更新方式，旨在进一步提高图像修复的质量。经过仿真实验验证，结果显示改进后的算法不仅显著提升了图像的修复效果，而且大幅缩短了处理时间，从而提高了整体效率。

改良版加权平均滤波算法(2015年)

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本文介绍了一种基于改进权重分配策略的加权平均滤波算法，旨在提高信号处理中的噪声抑制效果及动态响应性能。该方法通过优化滤波器系数适应性地调整输入数据的重要性，适用于实时数据处理和控制系统中以增强系统鲁棒性和精度。当图像同时受到脉冲噪声和高斯噪声的影响时,传统的中值滤波算法和均值滤波算法都无法取得理想的去噪效果。为解决这一问题，本段落提出了一种改进的加权均值滤波方法。该算法通过优化局部阈值来计算每个像素点的权重，并将窗口内各像素点灰度与其对应的权重进行加权运算，以此作为中心像素的新值输出。实验结果表明,相较于传统中值、均值滤波及改良后的中间值滤波（IMF）方法，该算法在去除脉冲噪声和高斯噪声方面表现更佳，并且能够更好地保留图像细节。