融合分类器可信度的数据流集成分类 - 应用科学学报.pdf

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2017-08-21 发布于天津
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第卷第期应用科学学报年月融合分类器可信度的数据流集成分类刘三民刘涛王忠群修宇刘余霞孟超安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖安徽工程大学现代教育中心安徽芜湖南京邮电大学物联网学院南京摘摘摘要要要提出基于分类器可信度的权重计算策略解决动态数据流集成分类中子分类器权重分配难题该方法充分考虑了所处不同位置样本对权重计算的影响利用信息熵描述分类器对预测结果的不确定性建立分类器可信度与样本之间的关系进而给出分类器可信度的定量计算方法最后结合动态数据流分类需求和概念漂移特点借助批量学习和时间遗忘策略构建基于分

第 35 卷第 2 期应用科学学报 Vol. 35 No. 2 2017年3月 JOURNAL OF APPLIED SCIENCES — Electronics and Information Engineering Mar. 2017 DOI: 10.3969/j.issn.0255-8297.2017.02.009 融合分类器可信度的数据流集成分类 1