In this paper, we present a FRBCS t

In this paper, we present a FRBCS that is capable of classifying imbalanced big data which has been denoted as Chi-FRBCS-BigDataCS. The method is based on the Chi et al.’s approach , a classical FRBCS learning method,which has been modified to deal with imbalanced datasets and big data at the same time.

結果 (中文) 1:

在本文中，我们目前能够分类不平衡的大数据，被称为志-FRBCS-BigDataCS FRBCS。该方法基于经典的 FRBCS 学习方法，已被修改为在同一时间处理不平衡数据集和大数据池等人的方法。

結果 (中文) 2:

在本文中，我们提出了一个FRBCS，能够已表示为智FRBCS-BigDataCS不平衡的大数据进行分类的。该方法是基于智等人的方法中，一个经典FRBCS学习方法，该方法已被修改以处理不平衡数据集和大数据在同一时间。

結果 (中文) 3:

在本文中，我们提出了一个诊断，能够对不平衡已被称为赤FRBCS bigdatacs大数据。该方法是基于卡等。的方法，一个经典的诊断学习方法，已被修改，在同一时间处理不平衡数据集和大数据。