公开(公告)号：CN113420820A

公开(公告)日：2021-09-21

申请号：CN202110724175.7

申请日：2021-06-29

Applicant: 河北工程大学 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 马丽涛 ,  文人庆 ,  陈继强 ,  张峰 ,  张丽娜 ,  付俊丰 ,  万杰

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于正则化最优传输理论的不平衡数据分类方法，所述方法包括如下步骤：一：获取不平衡训练样本集和测试样本集；二：构建Monge型最优传输问题；三：将Monge型最优传输问题凸松弛化为离散的Kantorovitch型最优传输问题；四：设计合理的非凸正则项，进而构建非凸正则最优传输问题；五：设计最大—最小化最优传输求解算法，计算该算法模型在各数据集上的Pre、Rec、GM、F1M评价指标值，从而实现对不平衡数据集的有效分类。本发明构建了带有非凸正则项的最优传输问题，丰富了最优传输的理论研究。相对于常用的不平衡数据分类方法，本方法对不平衡数据的分类精度更高。

公开(公告)号：CN112149760A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011173060.5

申请日：2020-10-28

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  河北工程大学

Inventor： 陈继强 ,  余志鹏 ,  万杰 ,  马丽涛 ,  张峰 ,  张丽娜 ,  文人庆 ,  付俊丰

IPC: G06K9/62 ,  G06N20/20 ,  G06Q40/02

Abstract: 本发明公开了一种基于异类类内超平面的模糊支持向量机设计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：获取训练样本集，通过映射将训练样本集从样本空间映射到特征空间；步骤二：通过步骤一得到的数据集，分别得到过类中心的正类类内超平面和过类中心的负类超平面；步骤三：计算di+、di‑、r+、r‑；步骤四：设计基于样本点到异类类内超平面距离的隶属函数μi；步骤五：将μi引入训练样本集，得到新的二次规划问题，结合传统支持向量机，设计求解上述优化问题的基于异类类内超平面的模糊支持向量机。本发明的方法可提升SVM算法的训练效率，提高对类不平衡数据的适应度，有效降低噪声和异类点对分类精度的影响。

公开(公告)号：CN113537460A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110725250.1

申请日：2021-06-29

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 鄂鹏 ,  付俊丰 ,  万杰 ,  谭代敏 ,  韩轲 ,  金成刚 ,  文人庆

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F9/46

Abstract: 本发明公开了一种适用于耀斑预报问题的多线程神经网络模型的构建方法，所述方法如下：一：获取“耀斑数据集”；二：将“耀斑数据集”进行乱序处理，按照不平衡度分割成数据子集，标记为“耀斑数据子集”；三：初始化“ANN子模型”参数；四：将“耀斑数据子集”输入至“ANN子模型”，开始模型训练；五：将训练好的“ANN子模型”的模型参数进行取平均操作，得到“超级模型参数”；六：各个“ANN子模型”的模型参数采用“超级模型参数”作为初始化方法；七：重复三～六，得到适用于耀斑预报问题的多线程神经网络模型。该方法构建的多线程神经网络模型适用于太阳耀斑预报过程中出现的由于数据类不平衡问题导致的预报模型精确度低等问题。

公开(公告)号：CN111582557A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010313374.4

申请日：2020-04-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 汪岩佳 ,  任国瑞 ,  万杰 ,  刘浩 ,  张庭赫 ,  刘雅茜 ,  文人庆 ,  谭代敏 ,  鄂鹏

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种风电爬坡事件的刻画方法，特别涉及一种基于变差函数的风电爬坡事件多级预警方法，具体包括如下步骤：首先利用相对风电功率的定义，获取相应的相对风电功率时间序列。利用变差函数平方根对相对风电功率时间序列进行刻画，将得到的风电功率实时变化速率时间序列进行自相关分析。根据分析结果，用BP神经网络建立预测模型，对序列进行预测。选定变差刻画方式下的风电爬坡事件的多级阈值，利用阈值对BP神经网络的预测结果进行识别，实现对风电爬坡事件的多级预警。本发明弥补了传统风电爬坡事件定义中，仅考虑首末两点功率的不足；综合考虑了一段时间内所有时间点的变化情况，更准确的对爬坡事件进行定义与识别。