Complement-Cross-Entropy:具有互补交叉熵的不平衡图像分类（Pytorch）
2022-03-04 10:33:11
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传统数据挖掘分类算法在不平衡数据集上分类效果不佳,可以将代价敏感思想与传统分类算法相结合解决不平衡数据分类问题.但在代价敏感学习中,代价的确定需要足够的先验知识,难以把握.针对上述不足,构造针对不平衡数据分布的自适应代价函数,引进全局代价矩阵,对传统的朴素贝叶斯分类算法进行改进.在UCI数据集上的实验结果表明,提出的基于代价敏感的朴素贝叶斯分类算法对于不平衡数据分类是有效可行的.
2022-02-28 11:50:34
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高级锁相环算法simulink仿真模型 支持不平衡电网环境 采用双同步dq坐标系下的PLL技术，锁相的同时，估计出正负序电压幅值
2022-02-21 19:06:30
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GB／T 15543-2008 电能质量 三相电压不平衡 标准，内部规定了三相电压不平衡的限值、计算、测量和取值方法。适用于标称频率为50HZ的交流电力系统正常运行方式下由于负序基波分量的公共连接点的电压不平衡及低压于零序基波分量而引起的公共连接点的电压不平衡。
2022-02-19 14:04:46
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机器学习对不平衡数据学习处理方案，imbalanced-learn是一个python软件包，
提供了一些数据集中常用的重新采样技术，显示出强烈的不平衡性。它与scikit-learn兼容，是scikit-learn-contrib 项目的一部分。
2022-02-19 05:58:55
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旋转机械是指主要功能是由旋转动作来完成的机械，尤其是指转速较高的机械。旋转机械广泛应用于大型石油、化工、冶金、电力等行业。
由于旋转机械的结构及零部件设计加工、安装调试、 维护检修等方面的原因和运行操作方面的失误，使得机器在运行过程中会引起振动，其振动类型可分为径向振动、轴向振动和扭转振动三类，其中过大的径向振动往往是造成机器损坏的主要原因，也是状态监测 的主要参数和进行故障诊断的主要依据。
旋转机械的主要故障来源是其转动部件—转子系统。因此，研究旋转机械的机械转子系统故障诊断方法具有重要意义。
2022-02-11 11:13:43
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在微博谣言检测中，对微博谣言进行正确标注需要耗费大量的人力和时间，同时数据类别的不平衡也影响了微博谣言的正确识别。为了解决该问题，提出一种基于Co-Forest算法针对不平衡数据集的改进方法，利用SMOTE算法和分层抽样平衡数据分布，并通过代价敏感的加权投票法来提高对未标记样本预测的正确率。该方法只需要对少量训练数据实例进行谣言类别标注即可有效检测谣言。10组UCI测试数据和2组微博谣言的实证实验证明了算法有效性。
2022-02-07 10:10:49
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针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)在合成少数类新样本时存在的不足,提出了一种改进的SMOTE算法GA-SMOTE。该算法的关键将是遗传算法中的3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、变异算子实现对合成样本质量的控制。结合GA-SMOTE与SVM(support vector machine)算法来处理不平衡数据的分类问题。UCI数据集上的大量实验表明,GA-SMOTE在新样本的整体合成效果上表现
2022-02-07 10:02:28
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传统的配电网潮流算法已不能满足未来分布式发电系统的需求。对常见的各种分布式电源的节点类型进行了划分,归结为P恒定、U恒定的PV节点;P恒定、电流幅值I恒定的PI节点;P恒定,U不定,Q受P、U限定的P-Q(V)节点。分别针对这些节点类型的各自特点,提出了在潮流计算中的处理方法,其本质是在各迭代步将各类节点转换成为传统方法能够处理的PQ节点或PV节点。在此基础上,提出了基于牛顿法的能够处理各种分布式电源的配电网三相潮流计算方法。采用6母线系统和292母线系统2个算例系统进行了测试,并详细给出了6母线系统的计算结果。算例结果证明所提算法具有良好的收敛性能,潮流计算时间和迭代次数相对于不含分布式电源的系统没有明显增大。
2022-02-01 23:02:53
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