一种面向演进数据流的结合相似准则和反例信息的分类方法
提出一种面向演进数据流数据的分类方法,在有效利用相邻演进窗内数据间相似性信息的基础上,通过引入反例信息,构建一种面向演进数据流的增强型演进分类器优化目标函数,从而推导出面向演进数据流的分类方法。该方法在保有最大间隔原则和全局优化特性的同时,充分考虑了反例信息对待解分类平面的影响。在模拟和真实数据集上进行实验,结果表明了所提出方法的有效性。
演进数据流、分类、支持向量机、反例
TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家杰出青年科学基金项目60903100,60975027;江苏省自然科学基金项目BK2009067
2013-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1667-1673