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发明公开
基于混合采样和动态集成学习的漂移数据流分类方法审中-实审

公开(公告)号：CN117932435A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410107340.8

申请日：2024-01-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄海辉 , 唐燚 , 徐光侠 , 董景楠 , 张鹏 , 杨虹 , 解绍词

IPC: G06F18/241 , G06N20/20

Abstract: 本发明属于工业互联网大数据与机器学习领域，涉及基于混合采样和动态集成学习的漂移数据流分类方法，包括：对数据流进行分块，得到数据区块；利用混合采样技术对数据区块进行混合采样，得到平衡数据集；利用平衡数据集生成候选分类器池；利用改进的KNORA‑E算法根据候选分类器池和平衡数据集构建最佳分类集成模型；根据最佳分类集成模型计算分类结果，根据分类结果计算评估指标，根据评估指标更新最佳分类集成模型的权重；本发明通过使用改进的KNORA‑E算法，综合考虑不同分类器的局部特性、复杂度、训练时间以及构建时间，根据数据的变化动态选择适合的基分类器，提高模型的性能和泛化能力。

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