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信阳职业技术学院：《护理学》课程教学资源（PPT课件）各种标本的采集

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

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第一节 贻贝的生物学 第二节 贻贝的半人工采苗 第三节 贻贝的养成 第四节 贻贝的收获与加工

扇贝的生物学特性 扇贝半人工采苗 扇贝的人工育苗 扇贝的养殖 扇贝的收获与加工

1. Chart是将数据源(例如采集得到的数据)在某 坐标系中,实时、逐点地显示出来,它可以反映 被测物理量的变化趋势 。 2. Graph则是对已采集数据进行事后处理的结果。它先将被采集数据存放在一个数组之中,然后根据 需要组织成所需的图形显示出来

A/D 转换器是将模拟信号转换为数字信号，转换过程通过采样、保持、量化和编码四个步骤完成