[发明专利]基于工业制造大数据的不平衡数据学习方法在审
| 申请号： | 201810858296.9 | 申请日： | 2018-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN108960437A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 张彩霞;王向东;王新东;胡绍林 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 伍传松 |
| 地址： | 528225 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于工业制造大数据的不平衡数据学习方法，包括以下步骤101、确定工业制造大数据的采集源及采集方式：102、按照步骤101的采集方式从采集源获取工业制造大数据以构成不平衡数据集；103、通过抽样机制来修改不平衡数据集，以提供平衡的数据分布；104、将所述不平衡数据集引入SFBP代价矩阵框架，通过代价矩阵框架元素的逐项搜索比较，对每行和每列中满足约束条件的元素个数进行计数；通过比较每行每列满足约束条件的元素个数所占每行每列的比例，对SFBP代价矩阵框架添加相应的代价值行列数，改变其代价矩阵框架，以优化不平衡数据集的平衡度。 | ||
| 搜索关键词： | 工业制造 矩阵框架 大数据 数据集 采集方式 数据学习 约束条件 采集源 抽样机制 数据分布 平衡度 搜索 引入 行列 平衡 优化 | ||
【主权项】：
1.基于工业制造大数据的不平衡数据学习方法，其特征在于：包括以下步骤101、确定工业制造大数据的采集源及采集方式：102、按照步骤101的采集方式从采集源获取工业制造大数据以构成不平衡数据集；103、通过抽样机制来修改不平衡数据集，以提供平衡的数据分布；104、将所述不平衡数据集引入SFBP代价矩阵框架，通过代价矩阵框架元素的逐项搜索比较，对每行和每列中满足约束条件的元素个数进行计数；通过比较每行每列满足约束条件的元素个数所占每行每列的比例，对SFBP代价矩阵框架添加相应的代价值行列数，改变其代价矩阵框架，以优化不平衡数据集的平衡度。
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