【摘 要】
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不均衡数据分类下对其特征进行高精度识别，能够有效提高数据的均衡分类精度，改善数据混乱现象。对数据分类过程下的特征识别，需要先获得非均衡数据功率谱密度函数特征，对传输的非
【基金项目】
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江西省科技厅面上项目（20161BAB202043）
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不均衡数据分类下对其特征进行高精度识别，能够有效提高数据的均衡分类精度，改善数据混乱现象。对数据分类过程下的特征识别，需要先获得非均衡数据功率谱密度函数特征，对传输的非均衡数据进行特征筛选，完成数据特征的有效识别。传统方法利用函数极值法确定隶属度，获取不均衡数据分类过程的特征参数，但忽略了对数据特征进行进一步择优筛选，导致了数据特征识别精度偏低。提出不均衡数据分类下的特征有效识别方法。先构建了数据传输过程中非均衡数据信息特征模型，获得传输非均衡数据功率谱密度函数特征，并对传输的非均衡数据进行特征筛选。采用
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