混合粒子群和改进细菌觅食的不平衡数据分类

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ctzlhst

【摘要】

：

针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法易陷入局部最优的缺点,提出了混合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与改进的细菌觅食优化(Impr

【作者】

：

黄建琼郭文龙

【机构】

：

福州外语外贸学院理工学院,福建江夏学院电子信息科学学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

不平衡数据改进的细菌觅食优化粒子群优化 imbalanced dataimproved bacterial foraging optimizationpar

【基金项目】

：

福建省高校杰出青年科研人才培育计划项目(闽教科[2018]47号),福建省高等学校学科(专业)带头人培养计划项目(闽教师[2018]60号),2018年福建省中青年教师教育科研项目(No.JT180678)

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针对细菌觅食优化(Bacterial Foraging Optimization,BFO)算法易陷入局部最优的缺点,提出了混合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与改进的细菌觅食优化(Improved BFO)算法应用于不平衡数据的分类。使用三个数据集测试所提算法的性能,其一是卵巢癌微阵列真实数据,另两个来自UCI数据库的垃圾电子邮件数据最优集和动物园数据集。采用边界合成少数过采样技术(Borderline-SMOTE)和Tomek Link对不平衡数据进行预处

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