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龙图腾网恭喜西安电子工程研究所申请的专利基于SMOTE的雷达运行数据平衡分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119441867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411456273.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于SMOTE的雷达运行数据平衡分类方法是由邓钰栋;高翔宇;张欢阳设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SMOTE的雷达运行数据平衡分类方法在说明书摘要公布了：本申请的实施例涉及雷达运行数据分析技术领域，特别涉及一种基于SMOTE的雷达运行数据平衡分类方法，包括：对雷达运行数据进行分类，按照正常运行数据和故障运行数据划分为多数类样本和少数类样本；基于雷达运行数据的原始分布，将各少数类样本划分为少数类边界样本和少数类内部样本；对少数类边界样本采用K‑L‑SMOTE算法进行处理，得到第一类合成样本；对少数类内部样本采用K‑means聚类算法划分为不同的子簇，计算出采样倍率并进行合成，得到第二类合成样本；将第一类合成样本、第二类合成样本和多数类样本合并，得到均衡样本集；基于均衡样本集，对分类器进行训练，并基于分类结果进行雷达运行状态分析。该方法可以很好地避免少数类样本不平衡问题。

本发明授权基于SMOTE的雷达运行数据平衡分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SMOTE的雷达运行数据平衡分类方法，其特征在于，包括：对获取到的雷达运行数据进行分类预处理，按照正常运行数据和故障运行数据划分为多数类样本和少数类样本；基于雷达运行数据的原始分布，将各少数类样本划分为少数类边界样本和少数类内部样本；其中，少数类边界样本是分布于多数类与少数类分类边界的少数类样本，少数类内部样本是分布于少数类内部的少数类样本；对少数类边界样本采用K-L-SMOTE算法进行处理，得到第一类合成样本；对少数类内部样本采用K-means聚类算法划分为不同的子簇，并根据每个子簇中少数类内部样本的数目计算出不同的采样倍率以进行合成，得到第二类合成样本；将第一类合成样本、第二类合成样本和多数类样本进行合并，得到均衡样本集；基于均衡样本集，对不同的分类器进行训练和测试，并基于各分类器的分类结果进行雷达运行状态分析；对少数类边界样本采用K-L-SMOTE算法进行处理，得到第一类合成样本，包括：对于少数类边界样本，计算在集合中的个近邻，并分别记为；基于和进行插值，生成第一类合成样本，并将存入集合，插值公式具体表示为，表示生成0至1之间的随机数，集合即第一类合成样本的集合；对少数类内部样本采用K-means聚类算法划分为不同的子簇，并根据每个子簇中少数类内部样本的数目计算出不同的采样倍率以进行合成，得到第二类合成样本，包括：对于集合，采用K-means聚类算法划分为个不同的子簇并计算各子簇的簇心，记为，为第个子簇的簇心；分别基于各子簇中的少数类内部样本的数目计算出各子簇的采样倍率，采样倍率的计算公式表示为： ；其中，表示第个子簇中占比最多的少数类内部样本的数目，表示第个子簇中占比最少的少数类内部样本的数目，表示尺寸函数；对于第个子簇而言，基于子簇中的少数类内部样本和进行第二类合成样本的合成，得到第二类合成样本；其中，需要合成的第二类合成样本的数量为与第个子簇内中少数类内部样本的数目的乘积，合成公式具体表示为。

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