【摘 要】
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带概念漂移不平衡流数据分类研究是机器学习和现实应用领域的一个难点和热点.针对带概念漂移不平衡流数据的动态性和不平衡性,本文中提出了随机平衡采样算法用于再平衡不平衡
【机 构】
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武汉大学人民医院信息中心,武汉大学人民医院消化内科
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401263);湖北省自然基金(2018CFB136);中央高校基本科研业务费专项资金(302-410500195);武汉大学自主科研项目(302-410500195、302-410500195)资助
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带概念漂移不平衡流数据分类研究是机器学习和现实应用领域的一个难点和热点.针对带概念漂移不平衡流数据的动态性和不平衡性,本文中提出了随机平衡采样算法用于再平衡不平衡数据流.之后,在随机平衡采样算法的基础上提出了一种新的处理带概念漂移的不平衡流数据集成分类算法用于抵抗流数据的概念漂移和不平衡性.理论和实验表明本文中提出的集成分类算法对处理带概念漂移的不平衡流数据较强的多样性和泛化能力.
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