文档名：基于多元区域集划分的工业数据流概念漂移检测
摘要：为了快速适应非平稳环境中工业数据流的分布变化,需要在非结构化和噪声干扰的数据中准确、实时的完成概念漂移的检测.本文提出了一种基于多元区域集划分的工业数据流概念漂移检测算法(ConceptDriftdetec-tion-MultivariateregionsetPartition,CDMP).首先基于实例模糊密度进行多元区域集划分,根据划分的若干模糊分区集合,识别概念漂移发生的区域.概念漂移的持续发生会显著降低基于多元区域集构建的模型的分类性能,CDMP通过构建多元历史模型池来保留具有多样性的历史模型,以降低模型调整或再训练造成的性能损耗,同时保证概念漂移检测中准确性.CDMP在不同数据集上进行了性能测试.实验结果表明,CDMP实现了对历史模型多样性的保留和重用,能够在不同噪声水平的工业物联网环境中实现对重现型、突发型等多类型概念漂移的准确检测.
作者：韩光洁 赵腾飞 刘立 张帆 徐政伟Author：HANGuang-jie ZHAOTeng-fei LIULi ZHANGFan XUZheng-wei
作者单位：河海大学信息学部物联网工程学院,江苏常州213022
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(7)
分类号：TP391
关键词：工业物联网 概念漂移 多元区域集 实例模糊分区 多样性历史模型
Keywords：industrialInternetofthings conceptdrift multivariateregionsets instancefuzzypartition diversehis-torymodels
机标分类号：TP393.07TN957.54N941.4
在线出版日期：2023年9月27日
基金项目：基于多元区域集划分的工业数据流概念漂移检测[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(7)韩光洁 赵腾飞 刘立 张帆 徐政伟为了快速适应非平稳环境中工业数据流的分布变化,需要在非结构化和噪声干扰的数据中准确、实时的完成概念漂移的检测.本文提出了一种基于多元区域集划分的工业数据流概念漂移检测算法(ConceptDriftdetec-tion-Multivar...参考文献和引证文献
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引证文献
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