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不平衡数据流的集成分类方法综述
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作者 朱诗能 韩萌 +3 位作者 杨书蓉 代震龙 杨文艳 丁剑 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期59-72,共14页
现实世界的场景中,从数据流中学习会面临着类不平衡的问题,学习算法由于缺少训练数据而无法有效识别少数类样本。为了介绍不平衡数据流集成分类的研究现状和面临的挑战,依据近年来的不平衡数据流集成分类领域文献,从基于加权、选择和投... 现实世界的场景中,从数据流中学习会面临着类不平衡的问题,学习算法由于缺少训练数据而无法有效识别少数类样本。为了介绍不平衡数据流集成分类的研究现状和面临的挑战,依据近年来的不平衡数据流集成分类领域文献,从基于加权、选择和投票的决策规则和基于代价敏感学习、主动学习和增量学习的学习方式的角度详细分析和总结了不平衡数据流的集成方法,并比较了使用相同数据集的算法的性能。针对处理不同类型复杂数据流中的不平问题,从概念漂移、多类、噪声和类重叠四个方面对其集成分类算法进行总结,分析了经典算法的时间复杂度。对动态数据流、缺失信息的数据流、多标签数据流和不确定数据流中不平衡问题的分类挑战提出了下一步的集成策略研究。 展开更多
关键词 不平衡数据流 集成分类 决策规则 学习方式 复杂数据流
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一种不平衡数据流集成分类模型 被引量:24
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作者 欧阳震诤 罗建书 +1 位作者 胡东敏 吴泉源 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期184-189,共6页
针对不平衡数据流的分类问题,结合基于权重的集成分类器与抽样技术,本文提出了一种处理不平衡数据流集成分类器模型.理论分析与实验验证表明,该集成分类器具有更低的计算复杂度,更能适应存在概念漂移的不平衡数据流挖掘分类,其整体分类... 针对不平衡数据流的分类问题,结合基于权重的集成分类器与抽样技术,本文提出了一种处理不平衡数据流集成分类器模型.理论分析与实验验证表明,该集成分类器具有更低的计算复杂度,更能适应存在概念漂移的不平衡数据流挖掘分类,其整体分类性能优于基于权重的集成分类器模型,能明显提升少数类的分类精度. 展开更多
关键词 分类 集成分类器 不平衡数据流 概念漂移
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面向不平衡数据流的动态权重集成分类算法 被引量:7
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作者 董明刚 张伟 敬超 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第8期1649-1655,共7页
数据流样本分布不平衡会影响在线学习过程的准确性,并存在概念漂移问题.针对带有概念漂移的不平衡数据流分类问题,使用传统的数据流处理方法难以满足需求,本文提出基于采样技术的不平衡数据流动态权重集成分类算法(DWES),该算法将之前... 数据流样本分布不平衡会影响在线学习过程的准确性,并存在概念漂移问题.针对带有概念漂移的不平衡数据流分类问题,使用传统的数据流处理方法难以满足需求,本文提出基于采样技术的不平衡数据流动态权重集成分类算法(DWES),该算法将之前的小类样本实例存储,计算当前数据块中小类样本与先前存储的小类样本的相似性,从小类样本集合中选取部分样本加入当前数据块中,再依据当前数据块中合成小类样本的数量使用Bootstrap算法选取相同数量的大类样本形成平衡的样本对.每个数据块中选取多个平衡的样本对来训练当前数据块的基分类器,根据评价指标的熵值大小选取合适的评价指标来动态的调整基分类器的权重,从而适应数据流概念漂移问题.实验在六种带有概念漂移的不平衡数据流上对比五种代表性的处理数据流的算法,实验最终结果表明DWES整体性能优于其他算法,提升了对小类样本的识别度,除此以外DWES算法能快速的适应新的概念漂移,保持分类器的稳定性,而且还能淘汰表现差的基分类器保证分类器有效性. 展开更多
关键词 不平衡数据流 概念漂移 熵值 采样技术
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一种不平衡噪声数据流集成分类模型 被引量:1
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作者 欧阳震诤 陶孜谨 +1 位作者 蔡建宇 吴泉源 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2011年第12期99-105,共7页
针对不平衡噪声数据流的分类问题,本文利用基于平均概率的集成分类器AP与抽样技术,提出了一种处理不平衡噪声数据流的集成分类器(IMDAP)模型。实验结果表明,该集成分类器更能适应存在概念漂移与噪声的不平衡数据流挖掘分类,其整体分类... 针对不平衡噪声数据流的分类问题,本文利用基于平均概率的集成分类器AP与抽样技术,提出了一种处理不平衡噪声数据流的集成分类器(IMDAP)模型。实验结果表明,该集成分类器更能适应存在概念漂移与噪声的不平衡数据流挖掘分类,其整体分类性能优于AP集成分类器模型,能明显提升少数类的分类精度,并且具有与AP相近的时间复杂度。 展开更多
关键词 不平衡数据流 概念漂移 噪声 集成分类器
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概念漂移复杂数据流分类方法综述 被引量:2
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作者 穆栋梁 韩萌 +2 位作者 李昂 刘淑娟 高智慧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第6期1664-1675,共12页
传统分类器难以应对含概念漂移的复杂类型数据流分类这一难题,且得到的分类效果往往不尽如人意。针对不同类型数据流中处理概念漂移的方法,从不平衡、概念演化、多标签和含噪声4个方面对概念漂移复杂数据流分类方法进行了综述。首先,对... 传统分类器难以应对含概念漂移的复杂类型数据流分类这一难题,且得到的分类效果往往不尽如人意。针对不同类型数据流中处理概念漂移的方法,从不平衡、概念演化、多标签和含噪声4个方面对概念漂移复杂数据流分类方法进行了综述。首先,对基于块的和基于在线的学习方式对不平衡概念漂移数据流、基于聚类和基于模型的学习方式对概念演化概念漂移数据流、基于问题转换和基于算法适应的学习方式对多标签概念漂移数据流和含噪声概念漂移数据流这四个方面的分类方法进行了分析介绍;然后,对所提到概念漂移复杂数据流分类方法的实验结果及性能指标进行了详细的对比和分析;最后,给出了现有方法的不足和下一步研究方向。 展开更多
关键词 数据流分类 复杂数据流 概念漂移 不平衡数据流 概念演化
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Energy-balanced clustering protocol for data gathering in wireless sensor networks with unbalanced traffic load 被引量:1
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作者 奎晓燕 王建新 张士庚 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第11期3180-3187,共8页
Energy-efficient data gathering in multi-hop wireless sensor networks was studied,considering that different node produces different amounts of data in realistic environments.A novel dominating set based clustering pr... Energy-efficient data gathering in multi-hop wireless sensor networks was studied,considering that different node produces different amounts of data in realistic environments.A novel dominating set based clustering protocol (DSCP) was proposed to solve the data gathering problem in this scenario.In DSCP,a node evaluates the potential lifetime of the network (from its local point of view) assuming that it acts as the cluster head,and claims to be a tentative cluster head if it maximizes the potential lifetime.When evaluating the potential lifetime of the network,a node considers not only its remaining energy,but also other factors including its traffic load,the number of its neighbors,and the traffic loads of its neighbors.A tentative cluster head becomes a final cluster head with a probability inversely proportional to the number of tentative cluster heads that cover its neighbors.The protocol can terminate in O(n/lg n) steps,and its total message complexity is O(n2/lg n).Simulation results show that DSCP can effectively prolong the lifetime of the network in multi-hop networks with unbalanced traffic load.Compared with EECT,the network lifetime is prolonged by 56.6% in average. 展开更多
关键词 ENERGY-BALANCE CLUSTERING data gathering wireless sensor networks unbalanced traffic load
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