10、智能城市与不平衡分类的前沿探索

智能城市与不平衡分类的前沿探索

1. 智能城市发展现状

智能城市正借助先进技术，为市民提供更清洁的空气和水、更便捷的出行以及高效的公共服务，推动城市向更绿色、安全的方向发展。大数据和物联网的出现正改变着世界，这两项独立技术的融合将世界推向新高度，构建起数字化生态系统。

1.1 智能城市的技术应用

• 实时数据处理与决策 ：能够实时收集、传输和分析来自智能设备的物联网数据，并为可持续社会做出实时智能决策。
• 多领域优化 ：物联网、大数据和信息通信技术（ICT）正在重塑下一代医疗系统，通过控制拥堵和合理规划路线优化交通，实现智能停车、提供虚拟协助、管理电子垃圾、提升数据安全和隐私平台等。

1.2 面临的挑战与解决方案

智能建筑的电力消耗因智能设备使用增加而大幅上升，需要对智能电器的高效使用做出明智决策。基于云的基础设施结合机器学习和人工智能，可通过实时监测和估计交通数据流，对各种电器的能源使用做出智能决策。大数据分析、人工智能、边缘计算和区块链的融合已成为智能城市创新的重要组成部分。

2. 不平衡分类问题与 HOUSEN 模型

2.1 不平衡分类问题概述

在现实生活中，数据集往往存在不平衡现象，即多数类主导少数类，这使得数据分类变得困难。例如，在一个包含正负两类的数据集中，正类可能占 95%，负类仅占 5%，正类为多数类，负类为少数类。由于多数类的主导，算法容易过拟合多数类，导致对少数类的预测效果不佳。这种问题在欺诈检测、癌症检测、在线广告转化等现实