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本发明公开了一种基于G‑mean动态加权的不平衡概念漂移数据流分类方法,属于数据流分类领域。所述方法通过在线加权机制,在每到达一个新实例而不是一个完整的数据块时,所有基分类器的权重更新一次且不受类分布的影响,更新基分类器时既考虑该分类器创建的时间,又考虑它在最近p个数据上的G‑mean性能,G‑mean性能对数据的类分布不敏感,可以平衡多类和少类的重要性,使得本申请方法提高了对于少数类的分类准确率,同时,TPR和TNP通过时间衰减因子增量计算,无需保存任何历史数据;同时使用两种淘汰机制控制集成模
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112685508 A
(43)申请公布日 2021.04.20
(21)申请号 202011552340.7
(22)申请日 2020.12.24
(71)申请人 江南大学
地址 21
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