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检索条件："关键词=概念漂移 "
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一种基于滑动窗口技术的入侵检测方法被引量：3
《信息技术》2009年第7期166-167,170,共3页钟玉峰 雷国华 
网络数据流在一段时间内会发生概念性变化,这可能会降低入侵检测的精度。针对网络数据流的这一特性,提出了一种能识别并适应概念飘移的基于滑动窗口的入侵检测方法,它能根据数据流的概念漂移的状况自动调整训练窗口并对检测模式进行及...
关键词：入侵检测 滑动窗口 概念漂移 数据挖掘 数据流 
噪声数据流的分类方法被引量：2
《天津理工大学学报》2011年第3期37-41,共5页陈丙杰 王晓晔 常飞 
数据流中噪声数据的处理是当前数据流分类挖掘中重要的研究分支,近些年来得到了广泛的关注.本文提出了一种称为FDBCA的数据流分类算法.它使用基于密度的带有噪声的空间聚类(DBSCAN)的改进算法Fast-DB-SCAN(FDBSCAN)处理噪声数据,并利用...
关键词：数据流 概念漂移 FDBSCAN 分类算法 
面向流数据分类的在线学习综述被引量：28
《软件学报》2020年第4期912-931,共20页翟婷婷 高阳 朱俊武 
国家重点研发计划(2017YFB0702600,2017YFB0702601);国家自然科学基金(61906165,61432008,61872313);江苏省高等学校自然科学研究项目(19KJB520064)。
流数据分类旨在从连续不断到达的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主要从在线学习的角度对流数据分类...
关键词：在线学习 流数据分类 维度诅咒 概念漂移 稀疏在线学习 演化流分类 
基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测被引量：6
《模式识别与人工智能》2020年第3期202-210,共9页张永 刘浩科 陈天祯 
国家自然科学基金项目(No.61772252);辽宁省自然科学基金项目(No.2019-MS-216);辽宁省高等学校创新人才支持计划项目(No.LR2017044)资助。
现有的概念漂移检测方法大多集中于单标签数据流,难以满足多标签数据流概念漂移检测的需要,因此文中提出基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测算法.算法包括检验层和校验层,检验层通过检测数据分布变化判断是否发生概念漂移,校验层...
关键词：概念漂移 多标签分类 数据流 分层校验 
基于在线性能测试的概念漂移检测方法被引量：12
《软件学报》2020年第4期932-947,共16页郭虎升 张爱娟 王文剑 
国家自然科学基金(61503229,61673249,U1805263);山西省自然科学基金(201901D111033);山西省重点研发计划(国际合作)(201903D421050)。
概念漂移是动态流数据挖掘中一类常见的问题,但混杂噪声或训练样本规模过小而产生的伪概念漂移会引起与真实概念漂移相似的结果,即模型在线测试性能的不稳定波动,导致二者容易混淆,发生概念漂移的误报.针对流数据中真伪概念漂移的混淆问...
关键词：流数据 概念漂移 交叉检验 有效波动位点 一致波动位点 概念漂移位点 
一种基于混合模型的数据流概念漂移检测算法被引量：13
《计算机研究与发展》2014年第4期731-742,共12页郭躬德 李南 陈黎飞 
国家自然科学基金项目(61070062;61175123);福建省高校产学合作科技重大项目(2010H6007)
由于在信用卡欺诈分析等领域的广泛应用,学者们开始关注概念漂移数据流分类问题.现有算法通常假设数据一旦分类后类标已知,利用所有待分类实例的真实类别来检测数据流是否发生概念漂移以及调整分类模型.然而,由于标记实例需要耗费大量...
关键词：概念漂移 数据流 分类 主动学习 半监督学习 
一种基于集成的不均衡数据流分类算法被引量：4
《计算机工程与科学》2019年第8期1519-1524,共6页袁泉 郭江帆 赵学华 
目前数据流分类算法大多是基于类分布这一理想状态,然而在真实数据流环境中数据分布往往是不均衡的,并且数据流中往往伴随着概念漂移。针对数据流中的不均衡问题和概念漂移问题,提出了一种新的基于集成学习的不均衡数据流分类算法。首...
关键词：数据流 概念漂移 集成学习 不均衡 
基于K-means的数据流离群点检测算法被引量：13
《计算机工程与应用》2017年第3期58-63,共6页韩崇 袁颖珊 梅焘 耿慧玲 
江苏省自然科学基金(No.BK20150868);江苏省交通运输与安全保障重点实验室开放课题(No.TTS201502);江苏省无线传感网高技术研究重点实验室开放课题(No.WSNLBZY201505);南京邮电大学引进人才科研启动基金(No.NY214013);南京邮电大学通达学院大学生科技创新训练计划STITP(No.201513989010Y)
针对数据流中离群点挖掘问题,在K-means聚类算法基础上,提出了基于距离的准则进行数据间离群点判断的离群点检测DOKM算法。根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小,从而实现对数据流的离群点检测,与其他离群点算法的一...
关键词：概念漂移 数据流 K-MEANS聚类 可变滑动窗口 离群点检测 
面向工业过程难测参数建模的双窗口概念漂移检测被引量：3
《控制理论与应用》2021年第12期1979-1992,共14页孙子健 汤健 乔俊飞 
国家自然科学基金项目(62073006,62021003,61890930-5);北京市自然科学基金项目(4212032,4192009);科学技术部国家重点研发计划项目(2018YFC1900800-5);矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室项目(BGRIMM-KZSKL-2020-02)资助.
针对工业过程数据固有概念漂移特性导致软测量模型性能恶化、需识别漂移样本以有效更新模型等问题,提出一种面向工业过程难测参数建模的双窗口概念漂移检测方法.首先,在离群样本检测窗口采用支持向量回归获得实时过程数据中包含的离群样...
关键词：概念漂移 数据窗口 统计检验 样本分布 软测量 
基于改进QGA-ELM的瓦斯涌出量预测模型
《矿业安全与环保》2024年第5期38-45,共8页星宁江 周文铮 刘雨竹 
国家自然科学基金项目(51974151)。
针对现有的瓦斯涌出量预测方法普遍未定量分析数据自身因素影响的问题,提出一种改进量子遗传算法(IQGA)优化极限学习机(ELM)瓦斯涌出量预测模型。采用孤立森林(iForest)算法检测绝对瓦斯涌出量的概念漂移,并选择Attention机制的CNN-BiL...
关键词：瓦斯涌出量 概念漂移 量子遗传 极限学习机 预测方法 
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