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【摘 要】
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为了改善传统支持向量机（SVM）对不平衡数据的分类效果，解决分类器对少类样本分类效果较差的问题，提出了一种复合SVM算法。该算法首先通过自适应合成采样（ADASYN）算法与不同错误代价
【机 构】
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浙江大学超大规模集成电路设计研究所
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2018年4期
【基金项目】
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复旦大学国家重点实验室开放基金资助项目(2015KF009);中央高校基础科研计划资助项目(2015QNA4018)
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