技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于目标分布的样本集优化算法，分析原始数据集的数据特征，按一定的粒度，将连续特征分段，计算各个特征区间内数据集的分布情况，构造随机采样的特征状态转移矩阵；同时以物理空间的数据集特征分布作为目标分布，将其按对应的分段方式离散化后，结合数据集的状态转移矩阵，计算构造采样的接收矩阵；以待优化数据集作为采样空间，在其上通过重采样来调整样本权重，并依据接受矩阵确定样本的权重升降；从而可以控制特征变量的分布，最终得到一个符合目标分布的样本数据集。综合地考虑原始数据集中数据的多样性以及分布的偏差性，通过产生合适的接收矩阵来选取合适的样本，从而获得更好的样本数据集，可更好地支撑相关的应用研究。
技术研发人员：於志文;范人杰;康健;王柱;郭斌
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2018.04.08
技术公布日：2018.09.25