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一种基于自然邻域加权的过采样算法: 本发明公开了一种基于自然邻域加权的过采样算法，来解决传统过采样方法在样本合成过程中存在较大随机性，可能导致生成大量对少数类样本分类效果不明显甚至是噪声的合成样本的问题。首先，利用自然邻域算法识别并删除少数类中的异常点，以...; 万静李洋洋陈健

一种基于少数类簇加权的过采样算法: 本发明涉及一种基于少数类簇加权的过采样算法。本发明首先对原始数据集中的所有少数类样本进行k‑means聚类，形成多个少数类簇，将少数类样本划为安全点，边界点和噪声点，并将噪声点删除。其次结合采样率计算出每个少数类簇需要合...; 何云斌李成龙董明锐

可减轻腰椎间盘样本集类重叠的采样算法: 2025年; 医学数据的类重叠问题会严重影响疾病的智能诊断效果。为了减轻腰椎间盘样本的类重叠对分类器产生的不良影响,提出了一种可减轻类重叠的混合采样算法——CO_HS算法。该算法将训练样本划分为核心样本、边界样本和噪声样本,对重叠区域的样本进行采样,以减轻样本集的类重叠程度。采用CO_HS算法产生的新训练样本集训练RF等分类模型,并建立了6种新的腰椎间盘退变分类器。实验结果显示,建立的新分类器在多项性能指标上均实现了显著提升,其中准确度提升了7.8百分点~12.7百分点,kappa系数提升了11.6百分点~20.2百分点,敏感性提升了7.9百分点~16.8百分点,特异性提升了9.0百分点~18.2百分点,F指标提升了9.4百分点~18.4百分点。因此,CO_HS算法被证明是一种能有效解决样本类重叠问题、改善分类性能的高效方法。; 赵鑫鑫吴晓锋; 关键词：混合采样腰椎间盘退变

Falcon签名方案中格高斯采样算法的快速实现技术: 2025年; Falcon签名方案是NIST公布的后量子数字签名标准之一.Falcon签名方案的关键步骤是快速傅里叶采样算法,该算法是Babai最近平面算法的一个变体.具体实现时,在离线阶段建立Falcon树,存储复杂度是O(n log n);在线签名阶段采用函数的递归调用方法输出短向量,时间复杂度O(n log n).为了降低在线签名阶段的时间复杂度,本文对快速傅里叶采样算法的实现方法进行改进,首先将Falcon树预处理为采样矩阵,再利用矩阵对经过排列变换的目标向量进行采样,最后输出与原算法相同的结果,改进算法的在线阶段时间复杂度降至O(n),从而提高了Falcon签名方案在线阶段的实现效率.; 王师宇高海英宋杨

模式感知采样算法研究: 2025年; 图数据规模的迅速膨胀,传统分析技术难以应对,尤其在频繁模式挖掘任务中,传统算法往往面临计算资源崩溃的风险。图采样技术能够有效减小数据体量,并进而降低计算开销,已成为图数据分析任务重要的研究方向。然而,现有的图采样算法对频繁模式挖掘任务的支持存在局限,其原因是这些算法未能充分将图数据的关键属性融入结构特征,从而导致采样质量较低。为此,提出了兼顾图的高频结构与关键属性的模式感知采样PAS算法。PAS依托邻域(局部特征)和高频单边模式(全局特征)对图中节点和边进行加权,随后通过在加权图上的有偏游走,完成采样任务。实验表明,PAS在多项指标上优于基线算法,并且能在采样图上挖掘出与原图高度一致的前B个频繁模式,在采样率仅为0.20的设定下,准确率最高达到94%。; 沈玲珍王欣石俊豪王璐; 关键词：频繁模式挖掘

基于边界信息的自适应过采样算法: 2025年; 针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并根据根样本点和候选样本点生成一个N维球体作为样本的合成区间。最后,对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。; 杜睿山靳明洋孟令东宋健辉; 关键词：SMOTE KNN

基于上采样算法的煤矿巷道稀疏点云增稠方法: 2025年; 受限于井下防爆要求,目前可以应用于煤矿井下的激光雷达线束多为少线束的小功率激光雷达,其形成的点云较为稀疏,缺乏对环境的细节描述,导致机器人建图性能不佳。提出了一种基于复合残差自注意力网络(Composite residual self-attention network,CRSA-Net)的巷道点云上采样技术,旨在通过端到端的方式实现点云特征增稠,在一定程度上弥补传感器精度低下的问题。首先,对点云中的粉尘、水雾噪声进行离群点去除,并根据现场特点采用法向量聚类方式分割不同退化程度的点云区域;其次,为提高训练数据局部细节质量,基于KD树结构提取点云片,针对稀疏点云内部数据相关性不强的问题,提出了采用特征计算及特征维度扩展的方法,加强对网络训练结果的约束,采用了级联渐进式的复合残差自注意力方法,保证网络对结构退化点云的全局和局部特征学习;最后,利用密集的点特征,使用多个独立的MLP进行特征扩展,通过基于点特征的全连接层输出稠密点云。采用国家能源集团寸草塔煤矿井下某巷的数据及WHU-LTS开源数据构建了1组稠密点云数据集用于训练和测试,在上采样试验中,提出的方法CD指标达到11.35×10^(-3),EMD指标达到5.52×10^(-3),HD达到112.31×10^(-3)。; 黄晨烜王雷; 关键词：煤矿机器人图像处理

一种基于智能采样算法的LED光谱调节系统: 一种基于智能采样算法的LED光谱调节系统，包括通信控制模块、光谱传感与存储模块、光谱分析与智能采样模块、环境反馈模块、用户界面模块，通信控制模块用于控制LED与光谱传感单元之间的通信连接，光谱传感与存储模块用于采集LED...; 杨伟春

一种基于智能采样算法的LED光谱调节系统: 一种基于智能采样算法的LED光谱调节系统，包括通信控制模块、光谱传感与存储模块、光谱分析与智能采样模块、环境反馈模块、用户界面模块，通信控制模块用于控制LED与光谱传感单元之间的通信连接，光谱传感与存储模块用于采集LED...; 杨伟春

基于ADC采样算法的高稳定输出信号滤波方法及系统: 本申请公开了一种基于ADC采样算法的高稳定输出信号滤波方法及系统，涉及信号滤波技术领域，该方法包括将压力传感器将检测到的压力信号转换为模拟电信号；根据所述模拟电信号，采用ADC采样算法，以预设的采样频率对所述模拟电信号进...; 崔卫崔瑜泉王梦云余秋亮徐星

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