传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

采用透析的方法将铜电解液中相对分子质量大于3500的明胶进行分离,以二喹啉甲酸（BCA）法测定所得明胶质量浓度,研究了硫酸质量浓度和温度对铜电解液中明胶分解规律的影响.铜电解液中Cu2＋基本不影响明胶的稳定性;电解液温度升高和硫酸质量浓度增大,都加剧了明胶的分解.在相同温度下,硫酸质量浓度在150~180 g·L-1范围内每增加15 g·L-1,明胶分解反应速率常数增大约1.2倍;而在相同的硫酸质量浓度下,温度在55~70℃范围内每增加5℃,明胶分解反应速率常数增大约1.5倍.对于铜电解生产,电解液中硫酸质量浓度150~180 g·L-1以及温度60~65℃,可推算出电解液在电解槽中停留3~4 h,明胶的分解率达50%~80%;电解液经过完整的一周循环约需6 h,明胶的分解率可达到70%~90%

5-3我国家畜的分布于生态地理规律 一、我国家畜分布的生态地理规律 (一)基本因素的概述 (二)我国家畜分布的自然区域及特点 (三)全国土地利用基本概况 二、我国家畜的分布 (一)全国家畜的分布 (二)全国主要畜产品的分布 6-1种群的概念与分布 一、种群的概念 二、种群的空间分布 6-2种群的数量与动态 一、种群的数量统计 二、种群的性比和年龄结构 （一)性比 (二)年龄结构 (三)出生率死亡率 (四)生命表

§7－1 相变的分类 §7－2 析晶 §7－3 玻璃的分相 一、相图的热力学推导 二、分相现象与驼峰曲线 三、两种分相机理 四、分相范围及分相实质 五、分相对材料性质的影响及分相应用

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

第一节热分析的定义及发展概况 1.热分析, thermal analysis:顾名思义,可以解释为 以热进行分析的一种方法。 2.1977年在日本京都召开的国际热分析协会(ICTA) 第七次会议上,给热分析下了如下定义:即热分析是 在程序控制温度下,测量物质的物理性质与温度的关 系的一类技术

西方经济学家认为:分配(收入)是以生 产中提供的生产要素做出贡献的大小来决定, 由此为基础形成分配理论。分配是生产要素的 价格,分配问题就是生产要素价格的决定问题 分配理论根据其理论基础有:

基于烧结矿的非均性, 发现了矿相结构的三种分布模式, 并对矿相结构的形成机理进行了阐述.首先, 基于烧结矿的手标本鉴定特征把某钢厂烧结矿划分成了三类.其次, 对矿相结构的鉴定发现, 第1类、第2类、第3类这三类烧结矿的矿相结构在空间上依次具有\均一状、同心环状、互嵌状\三种分布模式.均一状分布的矿相结构形成于温度较高、还原性较强和混料均匀的稳定条件之中, 主要为交织熔蚀-熔蚀结构, 具有良好的冶金性能; 同心环状分布的矿相结构从外部带到内部带依次为交织熔蚀结构、熔蚀结构和赤铁矿粒状结构, 多以独立单元的形式出现, 其所在区域工艺条件的恶化并不会对烧结矿总体的结构和冶金性能造成太大影响; 交织熔蚀结构、赤铁矿粒状结构和铁酸钙聚集区交叉形成的互嵌状矿相结构, 多形成于温度较低、气流不稳定和混料不均匀的条件之中, 易成片出现而导致烧结矿结构和冶金性能的恶化.最后, 冶金性能分析显示, 第1、2类烧结矿各项冶金性能指标良好, 具有互嵌状分布模式的第3类烧结矿由于矿相结构的不均匀, 冶金性能相对较差.结果表明, 这种基于矿相结构分布模式的研究方式, 有利于对矿相结构形成机理的阐述, 更助于对烧结原料、烧结气氛等工艺条件的调控, 对烧结矿冶金性能的改善具有一定理论价值

二维随机变量(x,作为一个整体,它具 有联合分布函数F(x,y)而和都是一维随机变 干量,它们也有自身的概率分布,分别称为,r 关于和Y的边缘分布(Marginal Distribution),其相应的分布函数F(x)F(y) 依次称为二维随机变量是关于和关于的边缘 分布函数(Marginal Distribution Function).易知

笔试历年考试占分分析 第一章:2—4分(1---2小题) 第二章:6--8分(3—4小题) 第三章:4--62-3小题) 第四章:1012分(56小题) 第五章:12---14(6---7小题) 第六0--4(--2小题) 第七章:6---8分(3---4小题) 第八章:2--6分(1---3小题) 第九章:24分(1—2小题) 第十章:0--2分(0—1小题) 第十一章:2--4(-2小题)