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1987年 | 1篇 |
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191.
针对癌症数据集中存在非平衡数据及噪声样本的问题,提出一种基于RENN和SMOTE算法的癌症患者生存预测算法RENN-SMOTE-SVM。基于最近邻规则,利用RENN算法减少多数类样本中噪声样本数量,并通过SMOTE算法在少数类样本间进行线性插值增加样本数量,从而获得平衡数据集。基于美国癌症数据库非平衡乳腺癌患者数据集对癌症患者的生存情况进行预测分析,实验结果表明,与SVM算法、Tomeklinks-SVM算法等5种常用算法相比,该算法的分类及预测效果更好,其正确率、F1-score、G-means值分别为0.883,0.904,0.779。 相似文献
192.
针对实时工况下起重机回转系统整体健康状况难以评估的问题,研究基于拉普拉斯映射与Kullback-Leibler距离结合的回转系统整体健康评估方法.在采集回转系统的多维信号后,使用随机森林和拉普拉斯映射对信号进行降噪降维,然后结合回转系统工作原理,利用高斯核密度估计表征回转系统健康性能,最后通过概率密度计算不同回转系统之... 相似文献