| 基于核极限学习机的多标签数据流集成分类方法 |
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| 引用本文： | 张海翔,李培培,胡学钢.基于核极限学习机的多标签数据流集成分类方法[J].数据采集与处理,2022,37(1):183-193. |
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| 作者姓名： | 张海翔 李培培 胡学钢 |
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| 作者单位： | 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学),合肥 230601;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230601 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61976077, 62076085）。 |
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| 摘 要： | 极限学习机因具有高效处理、性能优越以及更少人工参数设定等优点,已成功应用于批处理多标签分类问题.然而,实际应用领域涌现的数据流呈现海量快速、多标签和概念漂移等特点,使得这些传统的多标签分类算法面临精度与时空的挑战.本文提出一种基于核极限学习机的多标签数据流集成分类方法.首先,为适应数据流环境,利用滑动窗口机制将数据流划...
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| 关 键 词： | 多标签分类 数据流 核极限学习机 标签相关性 概念漂移 |
| 收稿时间： | 2020/7/12 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/11/11 0:00:00 |
Multi-label Data Stream Ensemble Classification Approach Based on Kernel Extreme Learning Machine |
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| ZHANG Haixiang,LI Peipei,HU Xuegang.Multi-label Data Stream Ensemble Classification Approach Based on Kernel Extreme Learning Machine[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2022,37(1):183-193. |
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| Authors: | ZHANG Haixiang LI Peipei HU Xuegang |
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| Affiliation: | 1.Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering Ministry of Education (Hefei University of Technology), Hefei 230601,China;2.School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230601,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-label classification data stream kernel extreme learning machine label correlation concept drift |
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