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修媛媛

作品数：1 被引量：14H指数：1
供职机构：中国海洋大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信

主题

  • 1篇数据分类
  • 1篇强对流
  • 1篇强对流天气
  • 1篇机器学习方法
  • 1篇SVM
  • 1篇不平衡数据
  • 1篇不平衡数据分...

机构

  • 1篇中国海洋大学

作者

  • 1篇韩雷
  • 1篇修媛媛

传媒

  • 1篇电子设计工程

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于机器学习方法的强对流天气识别研究被引量：14
2016年
用机器学习中有监督学习模型支持向量机SVM来进行强对流天气的识别和预报。强对流天气的发生可以看作是小概率事件,因此强对流天气的预警问题可以作为不平衡数据分类问题来处理。在SVM的应用上结合判别准则来对不平衡数据进行处理,更好的对强对流天气进行预警。本文从数据的获取、训练算法的选择、算法的应用、实验结果的评估几个方面进行了详细的描述。通过采用丹佛地区的数据进行大量试验,排除了不平衡数据对分类的干扰,提高了强对流天气识别的准确度。
修媛媛韩雷冯海磊
关键词：SVM不平衡数据分类
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共1页<1>
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