文献类型：期刊文章

作　　者：陶新民[1] 徐晶[2] 童智靖[1] 刘玉[1]

机构地区：[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001 [2]黑龙江省科技学院数力系,哈尔滨150027

出　　处：《控制与决策》

基　　金：中国博士后科学基金项目(20090450119);中国博士点新教师基金项目(20092304120017);黑龙江省博士后基金项目(LBH-Z08227)

年　　份：2010

卷　　号：25

期　　号：6

起止页码：867-872

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20102813068383)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为提高不均衡数据集下算法分类性能,提出一种基于阴性免疫的过抽样算法.该算法利用阴性免疫实现少数类样本空间覆盖,以生成的检测器中心为人工生成的少数类样本.由于该算法利用的是多数类样本信息生成少数类样本,避免了人工少数类过抽样技术(SMOTE)生成的人工样本缺乏空间代表性的不足.通过实验将此算法与SMOTE算法及其改进算法进行比较,结果表明,该算法不仅有效提高了少数类样本的分类性能,而且总体分类性能也有了显著提高.

关 键 词：不均衡数据 阴性免疫  过抽样算法  人工少数类过抽样技术  

分 类 号：TP18]