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概念漂移不平衡数据流随机平衡采样分类算法

Mining concept-drifting imbalanced streams using random sampling algorithm

摘要带概念漂移不平衡流数据分类研究是机器学习和现实应用领域的一个难点和热点.针对带概念漂移不平衡流数据的动态性和不平衡性,本文中提出了随机平衡采样算法用于再平衡不平衡数据流.之后,在随机平衡采样算法的基础上提出了一种新的处理带概念漂移的不平衡流数据集成分类算法用于抵抗流数据的概念漂移和不平衡性.理论和实验表明本文中提出的集成分类算法对处理带概念漂移的不平衡流数据较强的多样性和泛化能力.

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分类号 TP311.11
DOI 10.3969/j.issn.1000-2375.2019.01.018
发布时间 2019-05-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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湖北大学学报(自然科学版)

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