增量式概念漂移收敛问题的进一步研究

吴越

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cqvip:概念飘移是数据流挖掘的一个研究热点与难点,目前概念飘移尚未有统一定义,如何判断认知收敛更是研究盲区。粗糙集在处理不确定性问题上具有较大优势,逐渐被应用于概念飘移探测。但现有的探测方法在适应性上存在一定的问题,缺少增量式概念飘移的相关研究。针对上述问题,笔者从单条决策规则和整体决策系统的角度出发,引入决策优势函数与飘移度,对概念飘移的适应与收敛问题做了进一步研究;在此基础上,提出一种基于决策支持度阈值的增量式规则更新算法,使用局部最小决策支持度作为阈值来处理新规则样本,并构造缓冲区用于存储矛盾规则和小于支持度阈值的规则,从而保证新样本的高效利用和数据的完整性。理论分析与仿真实验结果表明,笔者提出的算法和研究策略有效可行。

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来源
《信息与电脑》 |2020年第1期|151-153|共3页
作者
吴越;
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作者单位

浙江师范大学行知学院浙江金华321004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
概念飘移; 粗糙集; 增量式学习; 规则获取;

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