基于SSGAN的不平衡医保数据分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201810324487.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108846405A | 公开（公告）日 | 2018-11-20 |
| 申请公布号 | CN108846405A | 申请公布日 | 2018-11-20 |
| 分类号 | G06K9/62 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈雷霆;李巧平;陈秋生;周听听;周聪宇;刘薇 | 申请（专利权）人 | 广东迪特赛恩软件技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京汇捷知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 东莞迪赛软件技术有限公司;电子科技大学广东电子信息工程研究院 |
| 地址 | 523000 广东省东莞市松山湖高新技术产业开发区总部二路17号A411 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于SSGAN的不平衡医保数据分类方法，涉及信息技术领域，该基于SSGAN的不平衡医保数据分类方法通过改进原始SSGAN网络，使之在训练过程中只生成弱势类样本，从而减小强势类和弱势类样本数量上的差距，降低数据集的不平衡度，从而提高其分类器的分类精度。该基于SSGAN的不平衡医保数据分类方法改进过后的SSGAN模型分类效果皆明显高于其他两个模型，并且随着比例的增加，改进过后的SSGAN网络的对原始SSGAN的优势越发明显。当政府样本比例达到19:1，即弱势类样本总数占训练集的5％时，我们的方法正确率比原始SSGAN提高了43.34％。 |
