蓄意攻击样本有限不均衡下运输系统关键危险源识别

doi:10.13195/j.kzyjc.2020.1143

	蓄意攻击样本有限不均衡下运输系统关键危险源识别
其他题名	Intelligent identification of critical hazard sources in transport system with deliberate attack sample finite unbalance
	杨黎霞 1,2; 许茂增 ; 陈仁祥 ; 吴昊年
	2022-02-28
发表期刊	控制与决策
ISSN	1001-0920
卷号	37 期号:2 页码:464-472
摘要	针对蓄意攻击样本有限不均衡而引起无法有效识别关键危险源少数类样本的问题,提出多分类器集成加权均衡分布适配的关键危险源识别方法.首先,在保证少数类样本被充分选择的前提下随机抽取多数类样本,构成源域多样本训练集合,在目标域上直接预测伪标签并给样本赋予不同的权重,让少数类样本可以得到充分的训练;然后,训练源域样本集的分类器,经过多次迭代优化目标域伪标签并更新权重矩阵;最后,通过多分类器集成的策略将筛选出的基分类器集成为强分类器,采用宏平均和微平均两个评价指标来评价分类器的识别性能.利用全球恐怖主义数据库(GTD)中的数据进行实验验证,实验结果表明所提出方法在保证了整体精度的同时能有效识别少数类样本.
关键词	运输系统蓄意攻击关键危险源样本有限不均衡多分类器集成智能识别
DOI	10.13195/j.kzyjc.2020.1143
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收录类别	北大核心 ; CSCD
语种	中文
资助项目	国家自然科学基金项目(71471024)
原始文献类型	Periodical
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/25565
专题	国家开放大学重庆分部
作者单位	1.重庆交通大学经济与管理学院,重庆400074; 2.重庆广播电视大学管理学院,重庆400052; 3.重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074
第一作者单位	国家开放大学重庆分部
推荐引用方式 GB/T 7714	杨黎霞,许茂增,陈仁祥,等. 蓄意攻击样本有限不均衡下运输系统关键危险源识别[J]. 控制与决策,2022,37(2):464-472.
APA	杨黎霞,许茂增,陈仁祥,&吴昊年.(2022).蓄意攻击样本有限不均衡下运输系统关键危险源识别.控制与决策,37(2),464-472.
MLA	杨黎霞,et al."蓄意攻击样本有限不均衡下运输系统关键危险源识别".控制与决策 37.2(2022):464-472.