1、“.....步骤对预测函数和预测标记进行投票处理，获得集成分类器最终预测标记。基于改进集成方法的蛋白产生足够多的样本数，即达到过抽样参数。步骤将样本的特征随即划分为个特征子集，每个特征子集的特征数为。步骤采用方法，将原始数据通过投影矩阵投影到维空间上，获得各投影矩阵中的每个元素采用方法产生。剔除产生的可能噪声样本，即当所产生的虚拟样本的最邻近样本属基于不平衡数据的蛋白质结晶偏好性改进集成预测论文原稿学位论文，。基于不平衡数据的蛋白质结晶偏好性改进集成预测论文原稿。剔除产生的可能噪声样本，即当所产生的虚拟样本的最邻近样本属于少数类时，其才是满足条件的虚拟少数样本，否则，将其删除......”。

2、“.....直到产生足够多的样本数，即达到过抽样参数。步骤将样本的特征随即划分为个特经网络模型进行对比，集分类器个数均选择为。在数据集上进行次实验，实验结果取次实验的平均值，如表所示。从表中可以看出，采用本文方法的平均预测准确率达到，而集成神经网络模型的测试准确率仅为。结语对于不平衡数据集分类问题，本文提出种基于改进旋转森林算法的集成分类方法，并将改步骤重复以上步骤次，就可以得到各个分类器的训练集。这里的基分类器选择为。步骤分别使用个分类器对测试样本集进行分类，获得预测函数和预测标记。步骤对预测函数和预测标记进行投票处理，获得集成分类器最终预测标记......”。

3、“.....这里采用了种改进的。为了提高集成泛化的性能，这里采用随机投影方法作为旋转森林的线性变换方法。具体算法如下步骤利用改进的算法减小数据的不平衡性。具体算法如下对少数类中的每个样本求它的个最近邻的样本和的集成方法计算机科学王同友基于集成学习的蛋白质结晶偏好性预测吉林大学硕士学位论文，摘要针对不平衡数据集分类问题，本文提出种基于改进的集成分类方法。实验结果表明，采用本文提出的方法预测蛋白质结晶偏好性，可以有效提高和可结晶数据集合。采用第部分所提出的的方法进行预测，取，取，采用折交叉验证法来估计预测误差。为了验证采用本文算法进行预测的效果......”。

4、“.....集分类器个数均选择为。在数据集上进行次实验，实验结果取次实验的平均值，如表所示。从表中可以看出，采用本文方法的平文提出的方法预测蛋白质结晶偏好性，可以有效提高预测精度。关键词支持向量机集成算法旋转森林蛋白质结晶中图分类号文献标识码文章编号引言为了解决数据的不平衡性和增强集成基分类器之间的差异性，提出了种基于改进的旋转森林算法训练基分类器，并将此方法应用在蛋白质结晶偏好预测虚拟少数样本，否则，将其删除。循环执行和，直到产生足够多的样本数，即达到过抽样参数。结语对于不平衡数据集分类问题，本文提出种基于改进旋转森林算法的集成分类方法，并将改进的方法用于对蛋白质结晶偏好性进行预测。实验结果表明......”。

5、“.....本文方法具有较高预测精基于不平衡数据的蛋白质结晶偏好性改进集成预测论文原稿预测精度。关键词支持向量机集成算法旋转森林蛋白质结晶中图分类号文献标识码文章编号引言为了解决数据的不平衡性和增强集成基分类器之间的差异性，提出了种基于改进的旋转森林算法训练基分类器，并将此方法应用在蛋白质结晶偏好预测上，取得了较好的预测效果。晶偏好性改进集成预测论文原稿。结语对于不平衡数据集分类问题，本文提出种基于改进旋转森林算法的集成分类方法，并将改进的方法用于对蛋白质结晶偏好性进行预测。实验结果表明，与集成神经网络模型相比，本文方法具有较高预测精度。参考文献姚旭，王晓丹，张玉玺......”。

6、“.....。基于不平衡数据的蛋白质结晶偏好性改进集成预测论文原稿。基于不平衡数据集的集成算法改进为了处理不平衡数据，这里采用了种改进的。为了提高集成泛化的性能，这里采用随机投影方法作为旋转森林的线性变换方法。具体算法如下步骤利用改进的预测准确率达到，而集成神经网络模型的测试准确率仅为。结语对于不平衡数据集分类问题，本文提出种基于改进旋转森林算法的集成分类方法，并将改进的方法用于对蛋白质结晶偏好性进行预测。实验结果表明，与集成神经网络模型相比，本文方法具有较高预测精度。基于不平衡数据的蛋白质结，取得了较好的预测效果。步骤对预测函数和预测标记进行投票处理，获得集成分类器最终预测标记......”。

7、“.....特征选取和计算方法见文献。经过筛选，分别将条和条蛋白质实验序列作为不可结晶数据集合。参考文献姚旭，王晓丹，张玉玺，等结合和的集成方法计算机科学王同友基于集成学习的蛋白质结晶偏好性预测吉林大学硕士学位论文，摘要针对不平衡数据集分类问题，本文提出种基于改进的集成分类方法。实验结果表明，采用本算法减小数据的不平衡性。具体算法如下对少数类中的每个样本求它的个最近邻的样本。对每个少数类样本的个最近邻进行判断，当这个样本均为少数类实例时，保留，否则从少数类样本中删除。剔除产生的可能噪声样本......”。

8、“.....其才是满足条件的基于不平衡数据的蛋白质结晶偏好性改进集成预测论文原稿方法，并将改进的方法用于对蛋白质结晶偏好性进行预测。实验结果表明，与集成神经网络模型相比，本文方法具有较高预测精度。参考文献姚旭，王晓丹，张玉玺，等结合和的集成方法计算机科学王同友基于集成学习的蛋白质结晶偏好性预测结晶偏好性预测本文实验数据来源于数据库中的蛋白质链，特征选取和计算方法见文献。经过筛选，分别将条和条蛋白质实验序列作为不可结晶数据集合和可结晶数据集合。采用第部分所提出的的方法进行预测，取，取，采用折交叉验证法来估计预测误差。为了验证采用本文算法进行预测的效果，选少数类时，其才是满足条件的虚拟少数样本，否则......”。

9、“.....循环执行和，直到产生足够多的样本数，即达到过抽样参数。步骤将样本的特征随即划分为个特征子集，每个特征子集的特征数为。步骤采用方法，将原始数据通过投影矩阵投影到维空间上，获得各投影矩阵中的每个元素采用子集，每个特征子集的特征数为。步骤采用方法，将原始数据通过投影矩阵投影到维空间上，获得各投影矩阵中的每个元素采用方法产生。剔除产生的可能噪声样本，即当所产生的虚拟样本的最邻近样本属于少数类时，其才是满足条件的虚拟少数样本，否则，将其删除。循环执行和，直到的方法用于对蛋白质结晶偏好性进行预测。实验结果表明，与集成神经网络模型相比，本文方法具有较高预测精度。参考文献姚旭，王晓丹，张玉玺......”。