[发明专利]基于G-mean动态加权的不平衡概念漂移数据流分类方法在审
| 申请号： | 202011552340.7 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN112685508A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 李光辉;梁斌 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 林娟 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 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型的规模，保持决策的高效性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mean 动态 加权 不平衡 概念 漂移 数据流 分类 方法 | ||
【主权项】：
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