论文研究-基于分形SMOTE重采样集成算法圈定区域化探异常.pdf

时间:2022-08-11 12:35:11
【文件属性】:

文件名称:论文研究-基于分形SMOTE重采样集成算法圈定区域化探异常.pdf

文件大小:1.36MB

文件格式:PDF

更新时间:2022-08-11 12:35:11

化探异常, 不均衡数据, SMOTE, 分形, 集成学习,

基于分形自相似性理论改进SMOTE算法, 实现数据集的均衡化。结合集成学习Adaboost技术更新样本权值, 改善非均衡数据的分类性能, 并对云南个旧锡铜多金属矿床进行了仿真实验, 结果表明新算法预测结果能较好地检测成矿异常, 为成矿预测与评价提供新的解决途径。


网友评论