基于非平衡问题的高斯混合模型卷积神经网络

作     者：徐红 矫桂娥 张文俊 XU Hong;JIAO Guie;ZHANG Wenjun

作者机构：上海海洋大学信息学院上海市201306 上海建桥学院信息学院上海市201306 上海大学上海电影学院上海市200072 

出 版 物：《应用科学学报》 (Journal of Applied Sciences)

年 卷 期：2023年第41卷第4期

页      面：657-668页

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：校级重点科研项目(No.sjq17007) 江苏省研究生科研与实践创新基金(No.SJCX20_1352)资助。 

主　　题：非平衡数据 高斯混合模型 样本加权 代价损失 卷积神经网络 

摘      要：为了提升分类模型对非平衡数据的分类性能,提出一种EMWRS(expectation-maximization weighted resampling)抽样算法和WCELoss(weighted cross entropy loss function)损失函数,在数据预处理阶段采用高斯混合模型得知数据分布特点,根据其聚类结果分析每个聚类簇中样本权重,以及样本分布和对应权重对数据进行采样,降低数据集不平衡程度;再依据样本比例权重对少数类和多数类赋予不同的代价损失,构建卷积神经网络模型,提高非平衡数据集的分类准确性。构建的卷积神经网络以F1和G-mean为评价指标,在UCI(university of California irvine)公共数据集adult上与SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)和ADASYN(adaptive synthetic sampling)等多种经典算法进行比较,结果显示在这两种评价指标中所提模型均为第一,这表明改进后的卷积神经网络模型能够很好地提高少数类分类正确率。