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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种基于深度调和的自步TSK模糊系统的不平衡数据处理方法，应用于医疗数据分类，包括：1、基于灵敏度的划分和调和自步采样从目标医疗数据集中的多数类中识别样本，以形成FC2的平衡数据集；2、基于TSK模糊分类器，构建FC2的模糊规则；3、通过等效数学变换将模糊规则的前件输出变量转移到后件，同时保持TSK模糊系统的最终输出不变，转移后的输出变量被解释为模糊规则的动态置信度，实现对目标医疗数据集的分类。本发明提高了对于不平衡数据的分类能力，可以更好的适用于如医疗诊断等领域；并且该专利的解释性更好，可以更清晰地理解和信任分类模型的决策过程。
主权项：1.一种基于深度调和的自步TSK模糊系统的不平衡数据处理方法，应用于医疗数据分类，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、基于灵敏度的划分和调和自步采样从目标医疗数据集中的多数类中识别样本，以形成FC2的平衡数据集；步骤2、基于TSK模糊分类器，构建FC2的模糊规则；步骤3、通过等效数学变换将模糊规则的前件输出变量转移到后件，同时保持TSK模糊系统的最终输出不变，转移后的输出变量被解释为模糊规则的动态置信度，实现对目标医疗数据集的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于深度调和的自步TSK模糊系统的不平衡数据处理方法
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