【摘 要】
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不均衡数据问题在我们日常生活中随处可见,例如疾病诊断,矿藏资源识别等等.对于不均衡数据的分类而言,目前基于集成学习的不均衡数据分类技术较为成熟,但现有方法都将不均衡
【机 构】
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中国地质大学(武汉)经济管理学院; 中国地质大学(武汉)数字化商务管理研究中心; 中国地质大学(武汉)中国矿产资源战略与政策研究中心; 国土资源部国土资源战略研究重点实验
【基金项目】
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国家自然科学基金(71573237);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-1012);教育部人文社会科学研究规划基金(15YJA630019);湖北省自然科学基金(2016CFB503);中国地质环境监测院项目(000121 2016CC600133)~~
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不均衡数据问题在我们日常生活中随处可见,例如疾病诊断,矿藏资源识别等等.对于不均衡数据的分类而言,目前基于集成学习的不均衡数据分类技术较为成熟,但现有方法都将不均衡数据作为一个整体考虑,而不区别对待不同类型的不均衡数据.事实上,不均衡数据因其不均衡比、数据维度和类别数的不同,所具有的数据分布也不同,使用统一的模型处理所有不均衡数据难以在所有数据集中都获得好的效果.基于此,本文提出了一种基于差分演化算法的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifier system based on differential evolution algorithm,DE-AMCS),使得针对不同的不均衡数据,系统能够选择最优的集成学习模型来完成分类任务.本文选择了KEEL数据集中的10个数据集进行测试,测试结果与5个现有的集成分类算法进行了对比,实验表明DEAMCS相比于对比算法,分类精度上有明显的提升.最后,本文将DE-AMCS应用到江汉油田某区五口井的石油储层含油性的识别中,在每口井的含油性识别中,精度均达到了100%.
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