杨显飞
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 面向高速数据流的偏倚抽样集合分类器被引量：2
- 2010年
- 针对高速数据流的流速超过集合分类器的处理能力,集合分类器无法训练全部最近到达的数据以更新分类器模型的问题,提出一种偏倚抽样集合分类器算法.通过偏差方差分解方法分析集合分类器的期望错误,利用计算待抽样数据的期望错误贡献度,实现数据的偏倚抽样,有效缩减了集合分类器的训练更新时间.与随机抽样集合分类器方法进行了比较.理论分析和实验结果表明,在抽样比例相同的条件下,该方法可以有效提高集合分类器的分类准确率.
- 张健沛杨显飞杨静
- 关键词：数据流
- 数据流选择性集成的两阶段动态融合方法被引量：1
- 2011年
- 选择性集成分类算法虽能提高集合分类器在整体数据集上的分类性能,但针对某一具体数据进行分类时,其选择出的个体分类器集合并不一定是最优组合。为此,从数据自适应角度出发,提出一种数据流选择性集成的两阶段动态融合方法,利用待分类数据所在特征空间中的位置,动态选择个体分类器集合,并对其进行分类。理论分析和实验结果表明,与GASEN算法相比,该方法的分类准确率更高。
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- 关键词：数据流自适应
- 基于距离的数据流离群点挖掘算法被引量：4
- 2010年
- 传统的离群点挖掘算法无法有效挖掘数据流中的离群点。针对数据流的无限输入和动态变化等特点,提出一种新的基于距离的数据流离群点挖掘算法。通过Hoeffding定理及独立同分布中心极限定理,对数据流概率分布变化进行动态检测,利用检测结果自适应调整滑动窗口大小对数据流离群点进行挖掘。实验结果表明,该算法在人工数据集和真实数据集KDD-CUP99中可以对数据流中的离群点进行有效挖掘。
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- 关键词：数据流离群点
- 交叉验证容噪分类算法有效性分析及其在数据流上的应用被引量：4
- 2011年
- 交叉验证容噪分类算法是处理含噪音数据集分类问题的重要手段之一.从样本复杂度理论出发,对其有效性进行了详细的理论证明,并给出适用条件.提出一种容噪数据流集合分类算法,理论分析和实验验证表明,该算法与传统交叉验证容噪算法相比,具有更高的分类准确率.
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