基于概念漂移检测的数据流集成分类
Data stream ensemble classification based on concept drift detection作者机构：天津师范大学天津市无线移动通信与无线电能传输重点实验室天津300387
出 版 物：《天津师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Tianjin Normal University：Natural Science Edition)
年 卷 期：2019年第39卷第1期
页 面：76-80页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金面上资助项目(61271411) 国家自然科学青年基金资助项目(61501326) 天津市应用基础与前沿技术研究计划重点资助项目(15JCZDJC31500) 天津市自然科学基金资助项目(16JCYBJC16500)
主 题：数据流 概念漂移 Choquet模糊积分 集成分类
摘 要：提出一种概念漂移的并行检测机制及数据流集成分类系统.该系统从错误率和漂移度2个方面周期性地并行检测数据流,并利用Choquet模糊积分辅助构建集成分类器,动态调整每个分类器的权重,从而在保证分类准确性的同时,自适应不断变化的数据流环境.在公开数据集上进行实验,并与已有算法进行比较,实验结果表明所提算法在分类性能和应对新概念能力方面均优于其他算法.
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