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一种基于高斯混合模型的数据过采样方法,包括下述步骤:首先,针对不平衡数据集,利用高斯混合模型对少数类样本进行去噪以及聚类处理;接着,根据代价敏感学习的思想,对簇间交叉验证下分类器预测错误率更高的簇分配更多的过采样数量;最后,使用标准SMOTE算法在每个少数类样本簇的内部合成相应数量的新样本;本发明在保证数据信息完整性的前提下,利用数据本身的分布信息与代价敏感学习思想对过采样的原样本与数量进行精确控制,增加了过采样样本的泛化信息,降低了分类器分类难度。
📄 2021113485246 📂 G06K9_62 👤 浙江工业大学 📅 2021-11-15
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发明 已授权

一种基于高斯混合模型的数据过采样方法

2021113485246 · 浙江工业大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年