电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

1学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《无机化学 C》 《无机化学实验 C》 《画法几何及建筑制图》 《金工实训 B》 《电工电子实训》 《电工电子技术 C》 《线性代数》 《环境工程微生物学》 《环境类专业导论》 2学科基础课平台选修课 《工程力学 B》(环安类) 《概率论与数理统计 B》 《物理化学 E》 《流体力学泵与风机》 《环境生态学》 《辐射防护基础》 《分析化学 D》 《有机化学 E》 3专业课平台必修课 《环境工程专业毕业设计（论文）1》 《环境工程专业毕业设计（论文）2》 《环境工程专业毕业实习》 《环境工程实验 1》 《环境工程实验 2》 《环境工程专业认识实习》 《环境生产实习》 《环工原理与设备》 《环境监测》 《水污染控制工程》 《水污染控制工程课程设计》 《大气污染控制工程》 《大气污染控制工程课程设计》 4专业课平台选修课 《固体废物处理与处置》 《放射性三废处理》 《仪表与控制》 《环境工程实验 3》 《噪声控制工程》 《环境工程 CAD》 《实验设计与数据处理》 《环境保护法律法规》 《环境专业英语》 《环境管理与环境规划》 《工程概预算 B》 《环境影响评价》 《管道工程》

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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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1.1 原子论及原子的一般特性 1.2 电子的发现和汤姆逊的原子模型 1.3 α粒子散射实验和卢瑟福原子模型 1.4 玻尔原子模型 1.5 类氢原子体系 1.6 弗兰克-赫兹实验

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