【摘 要】
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提出一种面向概念漂移集成分类的基分类器三支过滤方法。首先基于信息熵理论计算出基分类器的不确定性值,并融合其准确性作为基分类器的质量度量,然后通过预设阈值α、β对基
【机 构】
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南昌大学信息工程学院,南昌大学软件学院,同济大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61763031)
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提出一种面向概念漂移集成分类的基分类器三支过滤方法。首先基于信息熵理论计算出基分类器的不确定性值,并融合其准确性作为基分类器的质量度量,然后通过预设阈值α、β对基分类器进行三支过滤。其过滤策略为:删除质量权值小于等于阈值β的基分类器;保留质量权值大于等于阈值α的基分类器;对于质量权值大于β小于α的基分类器,将延迟后进一步决策。添加对应数量的基分类器,重新计算基分类器的质量权值,再次实施三支过滤直至没有基分类器被删除或达到指定迭代次数。在真实数据集和人工数据集上与几种经典算法进行对比实验,结果表明,所提出的
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