一种集成式的SMOTE算法

技术特征：
1.一种集成式的smote算法，其特征在于：包括以下步骤：1)预训练分类器，对于攻击类型中的每个样本的x
i
计算的p
t
值，记为p
ti
；2)对于攻击类型中p
ti
高于p
t
安全值min
p
的样本,将该样本加入p
t
样本集合中；3)对于p
t
样本集合中每一个样本x
i
计算在p
t
样本集合中的k个最近邻样本；4)计算p
t
样本集合中每一个样本x
i
与k近邻样本距离，记为d
ij
；5)对于p
t
样本集合中每一个样本x
i
，计算其与k近邻样本距离之和为d
i
,公式如下：6)计算p
t
样本集合中样本x
i
的密度系数，记为r
i
，公式为：当r
i
越大时，该样本所处的位置攻击类样本的密度越低；当r
i
越大时，该位置的密度越高；其中m
s
表示当前所处p
t
集合样本的数量；7)将p
t
集合中密度系数高于r
i
安全值min
r
的样本加入新集合q8)对于集合q中的每一个样本x
i
，归一化其p
t
值与密度系数r
i
；公式如下：；公式如下：其中，r
min
，r
max
分别是集合q中样本的密度系数最小值与最大值；p
t_max
与p
t_min
分别表示集合q中样本的p
t
的最小值与最大值；9)对于集合q中的每个x
i
，根据两个参数r'
i
和p'
ti
计算合成系数，记为rp
i
，公式如下：公式里的α是[0,1]区间的有理数，它作为一个超参数用来调整基于密度和基于p
t
的关注程度；m
q
表示的是集合q的样本数量；10)计算需要合成的样本总数，公式如下：g＝(m
l-m
s
)
×
β其中m
l
为原数据集中多数类样本数量；β是[0,1]区间的有理数；在合成新样本的过程中，β作为超参数来调整合成样本的数量；11)计算集合q中的样本x
i
需要合成的新样本数量，记为g
i
；公式如下：g
i
＝g
×
rp
i
对于集合q中每一个样本x
i
，根据g
i
值来合成新的少数类样本。

技术总结
本发明公开了一种集成式的SMOTE算法，该技术方法包括以下步骤，预训练分类器，对于攻击类型中的每个样本的x


技术研发人员：郭红波 张兴兰
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2022.03.31
技术公布日：2022/8/1