文件名称：论文研究-半监督学习在不平衡样本集分类中的应用研究.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:18:46
不平衡样本集, 半监督协同分类方法, 分类器差异性, 分类模型, 桥梁结构健康数据
在对不平衡样本集进行分类时容易产生少数类样误差大的问题, 而目前半监督学习中的算法多数是针对未有明显此类特征的数据集。针对一种半监督协同分类算法在该问题上的有效性进行了研究。由于进一步增强了分类器差异性, 该算法在理论上对不平衡样本集具有良好的分类性能。根据该算法建立分类模型, 利用其对桥梁结构健康数据进行分类实验, 与Tri-Training算法的结果比较表明, 该算法对不平衡样本集具有良好的适用性, 从而验证了上述算法的有效性。