简介：代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能.
简介：科里奥利质量流量计能够直接测量气体、液体、高粘度介质等流体的质量流量.目前用于天然气管网的科里奥利质量流量计通常用水进行检定校准,检测介质以及压力的差异对结果的影响缺少相关研究.本文通过静力学仿真,对通径为80mm的U型管施加不同大小的压力以模拟不同介质类型,并选取多个型号的流量计分别进行水和天然气对比实验,水流量误差不超过±0.2%,天然气流量误差不超过±1%;实验结果表明压力带来的影响与仿真分析接近,两者的膨胀系数数值大小接近,不同介质的结果具有较好的一致性.
一种计算代价敏感算法分类精度的方法
科里奥利质量流量计压力影响仿真与实验研究
