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姚远
作品数:
1
被引量:0
H指数:0
供职机构:
大连民族学院
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发文基金:
教育部“新世纪优秀人才支持计划”
国家自然科学基金
辽宁省教育厅资助项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
陈沣
大连理工大学电子信息与电气工程...
金博
大连理工大学创新实验学院
冯林
大连理工大学电子信息与电气工程...
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姚远
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大连理工大学...
年份
1篇
2014
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一种基于MapReduce的动态数据流分类算法
2014年
当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点:针对海量数据的实时处理;概念漂移的跟踪和模型的更新;模型的稳定和鲁棒性.针对上述问题,将极端支持向量机(extreme support vector machine,ESVM)与MapReduce框架结合,提出了带遗忘因子的鲁棒ESVM算法.该方法通过构造残差权重矩阵,对残差进行修正,同时加入遗忘因子,提高新样本的作用,从而实现对海量数据处理问题的求解.实验结果显示,所提出方法能够快速有效地对动态数据流进行分类,且结果不易受到噪声干扰,稳定性强.
冯林
姚远
陈沣
金博
关键词:
数据流分类
增量式学习
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