最佳的分类器链局部检测与挖掘算法

发布时间：2018-08-15 19:08

【摘要】：为在先验信息不足以及数据动态变化时,从大数据中检测各种概念并提取有用的信息,提出一种局部检测与挖掘算法,构建最佳分类器链。采用多臂赌博机对分类器进行学习,构建的分类器在运行时不需要通过分布式局部分类器中央单元进行任何信息的交换,只需反馈有限的挖掘效果,确保最佳分类器链的学习;无需任何先验信息,学习的后悔值随分类函数个数的增加呈线性增长。数值模拟实验结果表明,与经典相关方法相比,该方法在分类器数量增加时性能更优,收敛速度更快。
[Abstract]:In order to detect various concepts and extract useful information from big data, a local detection and mining algorithm is proposed to construct the best classifier chain. Dobby machine is used to learn the classifier. The constructed classifier does not need to exchange any information through the central unit of distributed local classifier, but only needs to feedback the limited mining effect to ensure the learning of the best classifier chain. Without any prior information, the regret value of the learning increases linearly with the increase of the number of classification functions. The numerical simulation results show that the proposed method has better performance and faster convergence speed than the classical correlation method when the number of classifiers increases.
【作者单位】： 国网重庆市电力公司电力科学研究院;重庆邮电大学计算机科学与技术学院;重庆电力高等专科学校电力工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61500232、61470724) 国网面向大数据技术攻关基金项目(PD71-15-043、2015渝电科技13#)
【分类号】：TP18;TP311.13

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本文编号：2185137