分形SMOTE重采样集成算法在化探异常识别中的应用

"基于分形SMOTE重采样集成算法圈定区域化探异常 (2012年) - 李江, 金辉, 刘伟 - 中文论文 - 国家自然科学基金资助 - 中图分类号: TP181; P628 - 文献标志码: A - 文章编号: 1001-3695(2012)10-3744-04 - doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.10.036" 本文是2012年发表的一篇工程技术领域的论文，主要研究了如何利用基于分形的SMOTE(合成少数类过采样技术)重采样方法和集成学习中的Adaboost技术来改进矿产勘查中的异常检测。研究者针对数据不平衡问题，提出了一个新的重采样集成算法，旨在提高分类器在处理非均衡数据时的性能。 首先，文章介绍了分形自相似性理论。分形理论是数学和几何学的一个分支，它描述了一种在不同尺度上具有相似结构的复杂形态。在地质学中，分形理论可以用于分析地球表面的复杂地质特征，如矿脉分布的不规则性。论文将这一理论应用于SMOTE算法，通过考虑数据的分形特性，使得生成的合成样本更符合实际数据的分布，从而达到数据均衡化的目的。 其次，SMOTE算法是处理不平衡数据集常用的方法，通常用于过采样少数类样本。在原版SMOTE中，随机选择一个少数类样本及其最近邻，然后合成一个新的样本。然而，基于分形的SMOTE通过考虑数据的自相似性，使得合成的样本能够更好地反映原始数据集的复杂性和模式。 接着，论文引入了Adaboost集成学习技术。Adaboost是一种迭代的弱分类器组合策略，通过动态调整样本权重，使得分类器在后续迭代中更加关注被错误分类的样本，从而提升整体分类效果。在本文中，Adaboost被用来更新非均衡数据的样本权重，进一步优化分类性能。 在云南个旧锡铜多金属矿床的仿真实验中，新算法展示了良好的异常检测能力。实验结果证明，结合分形SMOTE重采样和Adaboost的集成算法可以更准确地识别出潜在的成矿异常，为矿产资源的预测和评估提供了新的方法。 这篇论文为地质勘查领域提供了创新的数据处理手段，通过改进的重采样和集成学习策略，提高了化探异常检测的精度，对于矿产资源的探测与评价具有重要实践意义。同时，这种方法也为其他领域处理非均衡数据问题提供了参考。