【摘 要】
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传统数据挖掘方法，主要针对静态数据进行挖掘，而对数据流挖掘往往失效。为了解决数据流的数据挖掘问题，提出一种通过改变传统支持向量机增量式学习方法，利用轮转式结构将多分类器
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传统数据挖掘方法，主要针对静态数据进行挖掘，而对数据流挖掘往往失效。为了解决数据流的数据挖掘问题，提出一种通过改变传统支持向量机增量式学习方法，利用轮转式结构将多分类器按照数据流时间顺序进行组合，并且通过对分类器的优化，可以提高模型对数据流分类的准确率并减少训练时间消耗。实验结果表明，该模型在保证学习精度和推广能力的同时，提高了训练速度，适合于数据流在线分类和在线学的问题。
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