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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及一种基于不平衡学习的海浪数据特征选择方法、装置及设备。所述方法包括：基于不平衡学习构建海浪特征选择模型；海浪特征选择模型包括第一特征网络、第二特征网络以及预报网络；获取海浪数据作为训练样本数据集，将训练样本数据集输入至海浪特征选择模型进行特征分类，得到第一分类数据与第二分类数据；将第一分类数据输入至第一特征网络进行特征选择，并根据第一评价指标获取第一目标子集；将第二分类数据输入至第二特征网络进行特征选择，并根据第二评价指标获取第二目标子集；将第一目标子集与第二目标子集输入至预报网络进行数据特征优化训练，得到有效波高预报值。采用本方法能够精确预报海浪的波高。
主权项：1.一种基于不平衡学习的海浪数据特征选择方法，其特征在于，所述方法包括：基于不平衡学习构建海浪特征选择模型；所述海浪特征选择模型包括第一特征网络、第二特征网络以及预报网络；获取海浪数据作为训练样本数据集，将所述训练样本数据集输入至所述海浪特征选择模型进行特征分类，得到第一分类数据与第二分类数据；所述第一分类数据的样本量远小于所述第二分类数据的样本量；获取海浪数据作为训练样本数据集，将所述训练样本数据集输入至所述海浪特征选择模型训练不平衡判别器，若所述不平衡判别器判定所述海浪数据在预设时间周期内产生高波浪，则将所述海浪数据划分为所述第一分类数据；若所述不平衡判别器判定所述海浪数据在预设时间周期内产生低波浪，则将所述海浪数据划分为所述第二分类数据；将所述第一分类数据输入至所述第一特征网络进行特征选择，并根据第一评价指标获取第一目标子集；将所述第二分类数据输入至所述第二特征网络进行特征选择，并根据第二评价指标获取第二目标子集；将所述第一目标子集与所述第二目标子集输入至所述预报网络进行数据特征优化训练，得到有效波高预报值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于不平衡学习的海浪数据特征选择方法、装置及设备
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