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针对数据流时变性产生的概念漂移问题,在利用L-M算法优化BP神经网络的基础上,引入增量式学习机制,提出了一种具有动态自适应能力的概念漂移流式数据分类算法IBPNN-CDCA.实验结果表明,算法较之传统BP神经网络分类算法等具有更好的抗概念漂移能力,并且大幅度提高了分类准确度,从而为实时分类海量概念漂移数据提供了一种新方法. 相似文献
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