本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華東理工大學(xué)》 2015年

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)方法研究

楊澤平  

【摘要】：不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)重要的研究課題,引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。不平衡數(shù)據(jù)普遍存在于現(xiàn)實(shí)生活中,例如：基因表達(dá)數(shù)據(jù)、信用卡交易數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)等。現(xiàn)有分類(lèi)器及其學(xué)習(xí)算法在解決不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題時(shí),由于只關(guān)注整體識(shí)別率而往往忽視少數(shù)類(lèi)的識(shí)別率。如何改善類(lèi)間樣本的不平衡,增加少數(shù)類(lèi)的識(shí)別率,同時(shí)兼顧多數(shù)類(lèi)的準(zhǔn)確度,是亟需解決的一個(gè)問(wèn)題。 本論文分析和比較了一些常用的分類(lèi)模型與算法對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)和推廣性能,從數(shù)據(jù)和算法兩個(gè)層面重點(diǎn)研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)方法。本文的主要研究工作如下： (1)在分析了不平衡數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其誤差反傳(Back-propagation, BP)算法性能影響的基礎(chǔ)上,提出了面向不平衡數(shù)據(jù)集的主動(dòng)下采樣算法。該算法可以自動(dòng)去除遠(yuǎn)離邊界的多數(shù)類(lèi)樣本,在保持整體分布特性近似不變的前提下,使得類(lèi)別間不平衡程度得到改善。本文根據(jù)不平衡分類(lèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)主動(dòng)下采樣算法和現(xiàn)有采樣方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的下采樣算法能夠有效地減輕不平衡數(shù)據(jù)對(duì)BP算法性能的影響,提高少數(shù)類(lèi)識(shí)別率且兼顧整體識(shí)別率。 (2)傳統(tǒng)采樣方法在解決不平衡分類(lèi)問(wèn)題時(shí)容易導(dǎo)致類(lèi)間樣本重疊,現(xiàn)有數(shù)據(jù)清理算法在判斷樣本是否可刪除時(shí)總是存在誤刪除現(xiàn)象。借鑒離群點(diǎn)檢測(cè)算法的思想,結(jié)合采樣方法,提出了邊界噪聲因子(Borderline Noise Factor, BNF)的概念,給出了基于邊界噪聲因子的數(shù)據(jù)清理算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,基于邊界噪聲因子的數(shù)據(jù)清理算法和采樣方法相結(jié)合可有效改善不平衡和類(lèi)間樣本重疊對(duì)BP算法性能的影響。 (3)針對(duì)不平衡數(shù)據(jù)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine, ELM)算法的影響,提出了量子行為粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)算法,該算法采用量子行為粒子群優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)之間保持一個(gè)良好的平衡,并采用面向不平衡數(shù)據(jù)集分類(lèi)器的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)作為優(yōu)化算法的目標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)；實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法不僅能夠優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),且適用于不平衡數(shù)據(jù)集。 (4)傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集分類(lèi)時(shí),采用相同的錯(cuò)分代價(jià),導(dǎo)致少數(shù)類(lèi)的識(shí)別率不高,針對(duì)這一問(wèn)題提出了加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)的權(quán)值新策略；極限學(xué)習(xí)機(jī)算法隨機(jī)選擇輸入權(quán)值和隱層閾值而導(dǎo)致隱節(jié)點(diǎn)大量冗余,加重了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度,影響了極限學(xué)習(xí)機(jī)的推廣性能,因此提出了一種自適應(yīng)剪枝算法來(lái)解決隱節(jié)點(diǎn)冗余問(wèn)題,并采用隱節(jié)點(diǎn)輸出向量正交投影距離和隱節(jié)點(diǎn)輸出向量的范數(shù)這兩種剪枝標(biāo)準(zhǔn)：將自適應(yīng)剪枝算法與加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合,提出自適應(yīng)剪枝加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法。實(shí)驗(yàn)證明,自適應(yīng)剪枝加權(quán)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法能夠有效地解決不平衡問(wèn)題,且有很好的推廣性能。 (5)基因表達(dá)數(shù)據(jù)有著樣本分布不平衡,基因維數(shù)大,樣本維數(shù)小等特點(diǎn),針對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),采用分類(lèi)信息指數(shù)準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行初始基因的選擇,然后利用主成分分析進(jìn)行降維,同等條件下,采用不同的分類(lèi)算法對(duì)實(shí)際的基因表達(dá)數(shù)據(jù)(結(jié)腸數(shù)據(jù)集、白血病數(shù)據(jù)集、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集等)進(jìn)行了分析,結(jié)果表明本文所提出的這些不平衡分類(lèi)算法能夠提高基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類(lèi)準(zhǔn)確率。 總之,本論文主要以經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)不平衡數(shù)據(jù)集和基因表達(dá)數(shù)據(jù)為應(yīng)用對(duì)象,從數(shù)據(jù)和算法兩方面提出一系列學(xué)習(xí)方法,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集的分類(lèi)能力。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【目錄】：

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8 暴慶民;胡偉;何輒;李海龍;趙永強(qiáng);趙東樓;揣宇;;火電廠(chǎng)原煤斗棚煤自動(dòng)疏通分析以及對(duì)策[A];《電站信息》2013年第07期[C];2013年

9 于寶山;龔鎮(zhèn)雄;王翠萍;李東暉;李吶;;音樂(lè)對(duì)經(jīng)絡(luò)不平衡指數(shù)的影響[A];中國(guó)音樂(lè)治療學(xué)會(huì)第三屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];1993年

10 陳秀華;宋艷華;丁曉欽;;社會(huì)主義初級(jí)階段的剝削及其主要形式[A];上海市社會(huì)科學(xué)界第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)文集（2007年度）（馬克思主義研究學(xué)科卷）[C];2007年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 海北支隊(duì) 高軍;[N];人民武警;2008年

2 本報(bào)記者 李香才;[N];中國(guó)證券報(bào);2013年

3 記者 王傳真　葉前;[N];新華每日電訊;2010年

4 東航國(guó)際金融香港公司 金緯;[N];證券時(shí)報(bào);2012年

5 記者　田俊榮;[N];人民日?qǐng)?bào);2006年

6 ;[N];21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道;2011年

7 本報(bào)記者 朱宇;[N];中國(guó)證券報(bào);2009年

8 記者 梁敏　編輯 朱賢佳;[N];上海證券報(bào);2009年

9 市委講師團(tuán);[N];德州日?qǐng)?bào);2010年

10 記者 嚴(yán)婷;[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2011年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 楊澤平;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)方法研究[D];華東理工大學(xué);2015年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉芷滔;嚴(yán)格成對(duì)不平衡可分組設(shè)計(jì)[D];北京交通大學(xué);2014年

2 朱曉冬;量刑不平衡問(wèn)題研究[D];蘇州大學(xué);2006年

3 楊鴻駿;針對(duì)不平衡文本的分類(lèi)方法研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

4 王代弟;配電網(wǎng)三相不平衡問(wèn)題的分析與研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2007年

5 張玉;信貸作為金融不平衡的先行指示器的有效性分析[D];廣東財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

6 李昆;相干光OFDM系統(tǒng)IQ不平衡補(bǔ)償算法研究[D];天津理工大學(xué);2014年

7 袁小慶;不平衡數(shù)據(jù)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)分析[D];東北師范大學(xué);2006年

8 孫瑞;不平衡電網(wǎng)電壓下雙饋風(fēng)電機(jī)組的輸出特性分析和控制[D];燕山大學(xué);2014年

9 孫永亮;訂單流不平衡和股票價(jià)格行為研究[D];天津大學(xué);2007年

10 茹一帆;TDD MIMO-OFDM系統(tǒng)中I/Q不平衡的估計(jì)與補(bǔ)償[D];西安電子科技大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：174121