text: 什么是少数族裔过采样技术（SMOTE）和 互补神经网络（CMTNN）？它们是怎么解决网络流量分布不平衡问题的？
  少数族裔过采样技术（SMOTE）是一种通过合成新的少数类样本来增加训练集中少数类样本数量的方法。具体地，对于少数类中的每个样本，从其 k 个最近邻中随机选择一个样本，然后在两个样本之间的线段上随机生成新的合成样本。通过这种方法，可以增加少数类样本数量，从而平衡训练集中不同类别的样本数量。互补神经网络（CMTNN）是一种基于互补的思想，通过交替训练多个互补的神经网络来解决网络流量分布不平衡的问题。具体地，CMTNN将正样本和负样本分别分配给两个神经网络进行训练，并通过引入互补误差来实现两个神经网络之间的交替训练。在测试阶段，将两个神经网络的输出结果进行集成，从而得到最终的分类结果。这两种方法都可以有效地解决网络流量分布不平衡的问题。SMOTE可以增加训练集中少数类样本的数量，从而改善模型对少数类的识别能力；CMTNN则通过交替训练多个互补的神经网络来提高分类器的准确性和鲁棒性。两种方法都在网络入侵检测领域得到了广泛的应用。