【摘 要】
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针对机器学习和数据挖掘工作的静态分类器入侵检测，增量学习能适用于时间变化的动态连续数据流环境，并引入集成学习提升学习效果，但没有很好地解决增量学习中的稳定性与可塑性。针对此提出一种基于概念漂移的集成增量学习方法，采集新数据训练多个基分类器加入到异构集成模型中，采用HDDM定位漂移位置，并向异构集成学习两级分类模型发送警报信号，以增量学习方式将最新送达的输入数据流来更新模型。实验证明此方法有较高的稳
【机 构】
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湖南交通工程学院电气与信息工程学院
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目“无线传感器网络数据安全关键技术研究”（21C1149）； 湖南省大学生创新创业训练计划项目“基于无线传感器网络高校学生体能训练监测系统”（S202113924018）；
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针对机器学习和数据挖掘工作的静态分类器入侵检测，增量学习能适用于时间变化的动态连续数据流环境，并引入集成学习提升学习效果，但没有很好地解决增量学习中的稳定性与可塑性。针对此提出一种基于概念漂移的集成增量学习方法，采集新数据训练多个基分类器加入到异构集成模型中，采用HDDM定位漂移位置，并向异构集成学习两级分类模型发送警报信号，以增量学习方式将最新送达的输入数据流来更新模型。实验证明此方法有较高的稳定性，是资源受限的WSN入侵检测系统的一种很有前途的方法。
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