【摘 要】
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针对不确定数据流蕴含的概念存在往复出现的特点,本文对带有概念漂移的不确定数据流分布式分类算法进行了研究,利用适于大数据处理的分布式极限学习机算法,提出了基于分布式
【机 构】
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山西工程技术学院信息工程与自动化系,东北大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61173029,61672144).
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针对不确定数据流蕴含的概念存在往复出现的特点,本文对带有概念漂移的不确定数据流分布式分类算法进行了研究,利用适于大数据处理的分布式极限学习机算法,提出了基于分布式极限学习机的概念缓冲加权集成算法。在训练阶段,该算法在不确定数据流块上训练带有权重的基分类器,然后基分类器进行投票,再将结果进行权值分配后加到全局分类结果。在分类器更新和剪枝阶段,本算法设置了缓冲区用来保存旧的分类器已经出现的旧概念,然后我们提出了一个方法来更新缓冲区管理的概念。该算法有效避免当前分类算法仅存储当前概念,新概念发生时模型每次都需要重新学习的缺点,更适用于有概念往复现象的不确定数据流的分类问题。实验结果证明了该算法的有效性和高效性。
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