流分类

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有限标签下的非平衡数据流分类方法
《大数据》2025年第2期107-126,共20页李艳红 李志华 郑建兴 白鹤翔 郭鑫 
国家自然科学基金项目(No.62272286,No.41871286);山西省基础研究计划项目(No.202203021221001,No.202203021221021)。
数据流分类是数据流挖掘的重要研究内容,其核心任务是从实时到达的数据流中快速捕获概念漂移,并及时调整分类模型。极限学习机具有训练速度快和泛化性能好的优点,然而目前基于极限学习机的数据流分类方法很少可以同时处理数据流中常见...
关键词：数据流分类 多类非平衡 极限学习机 概念漂移 标签成本昂贵 
基于GBDT和双层漂移检测的用户评论分类算法
《湖北民族大学学报(自然科学版)》2025年第1期60-66,共7页章涂义 刘三民 
安徽省自然科学基金项目(2308085MF220);安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH050972,KJ2021A0516)。
为应对用户评论数据流中的概念漂移问题并提高算法的准确率,提出基于梯度提升决策树(gradient boosted decision tree, GBDT)和双层漂移检测(GBDT with double-layer drift detection, GBDT-D3)的用户评论分类算法。首先,通过计算GBDT...
关键词：文本数据流分类 概念漂移检测 用户评论 梯度提升决策树 数据分布 
基于核极限学习机的多标签数据流半监督在线分类方法被引量：1
《模式识别与人工智能》2024年第8期741-754,共14页王雨晨 邱士远 李培培 胡学钢 
国家自然科学基金项目(No.62376085,62076085,62120106008);合肥综合性国家科学中心大健康研究院健康大数据与群体医学研究所专项资金项目(No.JKS20230030)资助。
实际应用中涌现的大量流数据具有高速到达、海量、动态变化等特点,同时,这些数据流常含有多个标签且只有少量数据被标记,从而带来多标签数据环境下的概念漂移与标签缺失问题.为此,文中提出基于核极限学习机的多标签数据流半监督在线分...
关键词：数据流分类 半监督分类 多标签分类 核极限学习机 概念漂移 
非平衡数据流在线主动学习方法被引量：1
《自动化学报》2024年第7期1389-1401,共13页李艳红 任霖 王素格 李德玉 
国家自然科学基金(62076158,62072294,41871286);山西省重点研发计划(201903D421041)资助。
数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主...
关键词：主动学习 数据流分类 多类非平衡 概念漂移 
不确定大数据流分类的决策树模型构建仿真被引量：1
《计算机仿真》2024年第5期532-535,542,共5页杨知玲 谭树杰 
2022年度广东省教育科学规划课题(高等教育专项)(2022GXJK404);2021年广东省青年创新人才类项目(2021WQNCX156);北方国际大学联盟第六期教育教学研究课题(20210608004);2021年广东省青年创新人才类项目(2021WQNCX136);2022年广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目(粤教高函[2023]4号)。
在不确定大数据流分类过程中,受噪声和孤立点的干扰,导致处理效果和分类精度无法达到预期要求。为解决上述问题,提出一种基于决策树模型的不确定大数据流分类算法。通过采用在线字典学习算法,对不确定大数据流去噪处理,消除噪声对分类...
关键词：决策树模型 在线字典学习算法 特征过滤 不确定大数据流 数据分类 
非平衡概念漂移数据流主动学习方法被引量：2
《自动化学报》2024年第3期589-606,共18页李艳红 王甜甜 王素格 李德玉 
国家重点研发项目(2022QY0300-01);国家自然科学基金(62076158);山西省基础研究计划项目(202203021221001)资助。
数据流分类研究在开放、动态环境中如何提供更可靠的数据驱动预测模型,关键在于从实时到达且不断变化的数据流中检测并适应概念漂移.目前,为检测概念漂移和更新分类模型,数据流分类方法通常假设所有样本的标签都是已知的,这一假设在真...
关键词：数据流分类 主动学习 概念漂移 多类不平衡 
利用集成OS-ELM的不平衡数据流分类与存储方法被引量：1
《软件导刊》2023年第12期71-77,共7页汤程皓 梅颖 卢诚波 
浙江省自然科学基金项目(LY18F030003)。
目前多数针对不平衡数据流的分类算法需要大量保存历史数据,并在训练过程中反复扫描以提升分类准确率,这与数据流的单通道特征不符,且数据流的无穷性需要消耗大量的内存空间。为此,提出一种基于集成欠采样与在线序列超限学习机(EU-OS-E...
关键词：不平衡数据流 在线序列超限学习机 分类 存储 集成 
基于时间敏感网络的风电主动支撑和运行控制网络技术研究被引量：2
《中国电力》2023年第10期53-61,共9页戴建军 王明明 游云汉 张玉 
国家重点研发计划资助项目(风电机组和风电场设计应用与验证,2018YFB1501105)。
为解决风电主动支撑和运行控制网络在实时性和可靠性方面所面临的挑战,满足电网调度响应时间要求,针对多业务、大流量通信场景,提出了一种基于时间敏感网络(time-sensitive network,TSN)技术的新型网络模式,通过优化算法对各业务通信时...
关键词：时间敏感 时间同步 主动支撑 时隙 门控策略 延时 流分类 
结合微聚类和主动学习的流分类方法被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第20期254-265,共12页尹春勇 陈双双 
数据流分类是数据挖掘中重要的研究内容,但是数据流中的概念漂移和标记成本昂贵的问题给分类带来了巨大的挑战。现有的研究工作大多采用基于主动学习的在线分类技术,一定程度上缓解了概念漂移和有限标签的问题,但是这些方法的分类效率较...
关键词：主动学习 数据流分类 微聚类 概念漂移 
概念漂移复杂数据流分类方法综述被引量：2
《计算机应用》2023年第6期1664-1675,共12页穆栋梁 韩萌 李昂 刘淑娟 高智慧 
国家自然科学基金资助项目(62062004);宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03216)。
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...
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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