Buchumschlag

Evo-TFS: Evolutionary Time-Frequency Domain-Based Synthetic Minority Oversampling Approach to Imbalanced Time Series Classification

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pei, Wenbin, Dai, Ruohao, Xue, Bing, Zhang, Mengjie, Zhang, Qiang, Cheung, Yiu-Ming
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Neural and Evolutionary Computing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

EvoSampling: A Granular Ball-based Evolutionary Hybrid Sampling with Knowledge Transfer for Imbalanced Learning
von: Pei, Wenbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EvoTSC: Evolving Feature Learning Models for Time Series Classification via Genetic Programming
von: Yang, Xuanhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sharpness-Aware Minimization for Evolutionary Feature Construction in Regression
von: Zhang, Hengzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Generalization in Evolutionary Feature Construction for Symbolic Regression through Vicinal Jensen Gap Minimization
von: Zhang, Hengzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EvoGM: Learning to Merge LLMs via Evolutionary Generative Optimization
von: Jiang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EvoRL: A GPU-accelerated Framework for Evolutionary Reinforcement Learning
von: Zheng, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Time-Series Learning with Evolutionary Algorithms
von: Anantharamakrishnan, Vignesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EvoX: A Distributed GPU-accelerated Framework for Scalable Evolutionary Computation
von: Huang, Beichen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

G-EvoNAS: Evolutionary Neural Architecture Search Based on Network Growth
von: Zou, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Self-Growth Maps for Fast and Accurate Imbalanced Streaming Data Clustering
von: Zhang, Yiqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Genetic Algorithm-Based Approach for Automated Optimization of Kolmogorov-Arnold Networks in Classification Tasks
von: Long, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multiple-gain Estimation for Running Time of Evolutionary Combinatorial Optimization
von: Huang, Min, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Symbolic Model-Agnostic Loss Functions via Meta-Learning
von: Raymond, Christian, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Hi-WaveTST: A Hybrid High-Frequency Wavelet-Transformer for Time-Series Classification
von: Goksu, Huseyin
Veröffentlicht: (2025)

Evolutionary Robust Clustering Over Time for Temporal Data
von: Zhao, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Symbolically Regressing Fish Biomass Spectral Data: A Linear Genetic Programming Method with Tunable Primitives
von: Huang, Zhixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimate Hitting Time by Hitting Probability for Elitist Evolutionary Algorithms
von: He, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Runtime Analysis of Evolutionary NAS for Multiclass Classification
von: Lv, Zeqiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Estimations of Hitting Time of Elitist Evolutionary Algorithms from Fitness Levels
von: He, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A New Scope and Domain Measure Comparison Method for Global Convergence Analysis in Evolutionary Computation
von: Luo, Liu-Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Memristive-Friendly Reservoir Computing for Time Series Classification
von: Horuz, Coşku Can, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Analyzing the Expected Hitting Time of Evolutionary Computation-based Neural Architecture Search Algorithms
von: Lv, Zeqiong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

An Experimental Approach for Running-Time Estimation of Multi-objective Evolutionary Algorithms in Numerical Optimization
von: Huang, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Theoretical Analysis of Analogy-Based Evolutionary Transfer Optimization
von: Xue, Xiaoming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A First Running Time Analysis of the Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2 (SPEA2)
von: Ren, Shengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EvoGrad: Metaheuristics in a Differentiable Wonderland
von: Citterio, Beatrice F. R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Networks
von: Lv, Changze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EvoSyn: Generalizable Evolutionary Data Synthesis for Verifiable Learning
von: Du, He, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Meta-SR: In-Context Learning for Evolving Selection Operators in Symbolic Regression
von: Zhang, Hengzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dealing with Structure Constraints in Evolutionary Pareto Set Learning
von: Lin, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Selection of Filters for Photonic Crystal Spectrometer Using Domain-Aware Evolutionary Algorithms
von: Antonov, Kirill, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging the Gap Between Theory and Practice: Benchmarking Transfer Evolutionary Optimization
von: Hou, Yaqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Discrete Particle Swarm Optimization for Hypergraph-Modeled Influence Maximization
von: Wang, Qianshi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EvoDR: Evolving Dispatching Rules via Large Language Model for Dynamic Flexible Assembly Flow Shop Scheduling
von: Qiu, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging Fitness With Search Spaces By Fitness Supremums: A Theoretical Study on LGP
von: Huang, Zhixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Bi-population with Uniform Sampling for Neural Architecture Search
von: Xue, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

3D UAV Trajectory Planning for IoT Data Collection via Matrix-Based Evolutionary Computation
von: Sun, Pei-Fa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Influence Maximization in Hypergraphs Using A Genetic Algorithm with New Initialization and Evaluation Methods
von: Qu, Xilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evolutionary Spiking Neural Networks: A Survey
von: Shen, Shuaijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Efficient Evolutionary Algorithm for Few-for-Many Optimization
von: Shang, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2026)