基于多目标优化技术的多源异构数据分类研究

摘要：

针对多源异构数据不平衡分类问题,论文建立了自适应多目标群交叉优化(AMSCO)算法来处理并行采样两个类时的类不平衡数据集.以重新平衡数据集时间最优为目标,采用两种群优化算法逐步找出特定分类器的最佳性能.将少数类样本合成过抽样技术(SMOTE)扩展为OSMOTE用于将少数多源异构数据扩充到适当的数量,结合群实例选择(SIS)有用的实例来过滤大部分多源异构数据.实验结果表明,所提出的算法能够提高多源异构数据分类模型的可信度并保持较高的准确性.

关键词：多源异构数据、数据分类、多目标优化、群优化

所属期刊栏目：48

分类号：TP392(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目编号:51807072

在线出版日期：2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：130-136