作者：陈思凤 刘业政 姜元春 于彪支持向量机不平衡数据仿真决策风险偏好
摘要：在构造可以控制不平衡性的分类器,准确识别少数类,并使得决策者可以根据风险偏好与分类器进行交互,这对于人工智能在管理实践中的应用有极为重要的价值。提出了一种自适应支持向量机（ASVM）模型,使得类间隔最大化的同时,决策损失最小化,并基于粒子群优化算法（PSO）调节参数。该模型内在地考虑了数据不平衡性,并可为决策者与分类器的交互提供有效支持。实验及仿真结果表明,该模型在各种样本不平衡情况下都有很好性能,分类准确率显著地优于对比方法,而且相对稳定,并能很好地根据决策者的偏好控制分类器的决策风险。
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