面向数据流分类的柔性漂移支持向量机

发布时间：2018-01-31 09:13

  本文关键词： 数据流分类 子分类器序列 支持向量机 柔性漂移　出处：《计算机工程与应用》2017年23期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对数据流分类,时间自适应支持向量机(Time Adaptive Support Vector Machine,TA-SVM)及其改进方法通过在核空间上协同求解多个子分类器而取得了较好的性能,其原理是在局部优化的同时兼顾全局优化,强制子分类器序列稳定地变化。然而在很多应用场景中,由于数据具有一定的随机性,难以确保概念模型以不变的节奏漂移,因而TA-SVM分类模型中应充分考虑子分类器序列的不稳定性。为了放松TA-SVM方法对子分类器序列的约束,使子分类器法向量、偏置量的变化具有更大的灵活性,提出了柔性漂移支持向量机(Flexible Drift Support Vector Machines,FD-SVM),在继承TA-SVM方法协同求解思想的基础上,灵活对待子分类器变化。实验结果表明,FD-SVM方法能有效提升对非静态数据的分类性能。
[Abstract]:For data flow classification , time adaptive support vector machine ( TA - SVM ) and its improved method have achieved good performance by co - solving multiple sub - classifiers in kernel space .

【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;无锡职业技术学院物联网学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61572236,No.61300151) 江苏省产学研合作项目(No.BY2016023-01)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言(Sliding Windows,SW)[4-8]方法,即依次选取一定时间现实世界中的部分应用,如实时监控、入侵检测和区间内的数据先分别求出各子分类器,再进行某种组股票分析、超市零售、科研机构、交通流量、网络监控、电合。各种SW方法及其变体的主要区别在于:滑动窗长信服务、电子商务

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本文编号：1478744