【摘 要】
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在线学习是解决数据流分类挖掘样本不可再现性的有效手段,如何解决在线学习过程中样本量不足问题是提高在线学习质量的关键点。基于分类模型参数估计的均方误差分解理论,结合
【机 构】
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安徽工程大学计算机与信息学院; 安徽工程大学现代教育技术中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300170,71371012);安徽省自然科学基金(1608085MF147);安徽省教育厅提升计划一般项目(TSKJ2016B05)
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在线学习是解决数据流分类挖掘样本不可再现性的有效手段,如何解决在线学习过程中样本量不足问题是提高在线学习质量的关键点。基于分类模型参数估计的均方误差分解理论,结合聚类思想利用类中心和样本线性合成样本,增加样本分布信息,降低参数估计的下界值;在此基础上进行在线合成增量学习,并根据样本系列信息不断修正类中心位置。经理论分析与仿真实验结果表明所提方案是有效的,在噪声环境内相比其他算法更具优势。
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