一种基于机器学习的非平衡数据集的处理方法和装置

    公开(公告)号:CN109635839A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201811341167.9

    申请日:2018-11-12

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于机器学习的非平衡数据集的处理方法和装置,涉及数据处理的技术领域,能够解决SMOTE算法合成“人造”样本过程中造成的分布边缘化问题。该处理方法包括:一种基于机器学习的非平衡数据集的处理方法,包括:根据包含多个多数类图像样本的第一样本集合和包含多个少数类图像样本的初始的第二样本集合,生成中心样本,其中,所述多数类图像样本和所述少数类图像样本均包含有N维属性,所述中心样本是由多个所述多数类图像样本和多个所述少数类图像样本每个维度的属性的平均值组成,N≥1;在所述中心样本与至少一个所述少数类图像样本之间进行随机线性插值,生成新增少数类样本,得到利用所述新增少数类样本更新后的第二样本集合。

    一种基于机器学习的非平衡数据集的处理方法和装置

    公开(公告)号:CN109635839B

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN201811341167.9

    申请日:2018-11-12

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于机器学习的非平衡数据集的处理方法和装置,涉及数据处理的技术领域,能够解决SMOTE算法合成“人造”样本过程中造成的分布边缘化问题。该处理方法包括:一种基于机器学习的非平衡数据集的处理方法,包括:根据包含多个多数类图像样本的第一样本集合和包含多个少数类图像样本的初始的第二样本集合,生成中心样本,其中,所述多数类图像样本和所述少数类图像样本均包含有N维属性,所述中心样本是由多个所述多数类图像样本和多个所述少数类图像样本每个维度的属性的平均值组成,N≥1;在所述中心样本与至少一个所述少数类图像样本之间进行随机线性插值,生成新增少数类样本,得到利用所述新增少数类样本更新后的第二样本集合。

    一种基于区块链的网络安全预警方法及系统

    公开(公告)号:CN111131334A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN202010227212.9

    申请日:2020-03-27

    Abstract: 本申请提供了一种基于区块链的网络安全预警方法及系统,方法包括:区块链网络中生成网络安全预警信息的节点将网络安全预警信息发布到预警评估专家系统,并向预警评估专家系统发起预警评估确认请求;预警评估专家系统中各个节点分别响应预警评估请求,对网络安全预警信息的真实有效性进行判断,得到判断结果;生成网络安全预警信息的节点在表征网络安全预警信息真实有效的判断结果的个数大于设定的可靠性个数阈值的情况下,对网络安全预警信息进行加密,并将加密后的网络安全预警信息发布到区块链中。在本申请中,通过以上方式可以降低网络安全预警的误报率和漏报率,提高网络安全预警的可靠性和权威性,同时提升预警信息快速可信共享能力。

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