【摘 要】
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现有概念漂移处理算法在检测到概念漂移发生后,通常需要在新到概念上重新训练分类器,同时“遗忘”以往训练的分类器。在概念漂移发生初期,由于能够获取到的属于新到概念的样
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,广西可信软件重点实验室桂林电子科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61363029,61866007);广西区自然科学基金(2018GXNSFDA138006);广西可信软件重点实验室立项资助课题(KX201721);广西高校图像图形智能处理重点实验室课题资助项目(GIIP201505);广西云计算与大数据协同创新中心项目(YD16E12)资助
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现有概念漂移处理算法在检测到概念漂移发生后,通常需要在新到概念上重新训练分类器,同时“遗忘”以往训练的分类器。在概念漂移发生初期,由于能够获取到的属于新到概念的样本较少,导致新建的分类器在短时间内无法得到充分训练,分类性能通常较差。进一步,现有的基于在线迁移学习的数据流分类算法仅能使用单个分类器的知识辅助新到概念进行学习,在历史概念与新到概念相似性较差时,分类模型的分类准确率不理想。针对以上问题,文中提出一种能够利用多个历史分类器知识的数据流分类算法——CMOL。CMOL算法采取分类器权重动态调节机制,根
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