【摘 要】
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针对基于数据块的集成算法,存在数据块大小影响分类效果,且不能及时应对完整式概念漂移的问题,提出了一种考虑数据流局部特征的和能应对多种类型概念漂移的集成分类算法.用滑
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,信阳师范学院计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61572005）,北京市自然科学基金资助项目（4142042）,信阳师范学院青年骨干教师资助计划项目资助（2016GGJS-08）
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针对基于数据块的集成算法,存在数据块大小影响分类效果,且不能及时应对完整式概念漂移的问题,提出了一种考虑数据流局部特征的和能应对多种类型概念漂移的集成分类算法.用滑动窗口作为概念漂移检测器,当检测到概念漂移时,则建立新的分类器并加入到集成分类器中.本文提出的算法在人工合成和真实数据集上与经典算法进行了广泛的对比实验.结果表明：提出的算法在分类准确率上具有明显优势,消耗更少的内存,更适合多种类型概念漂移的环境.
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