计算机研究与发展 ›› 2015, Vol. 52 ›› Issue (7): 1487-1498.doi: 10.7544/issn1000-1239.2015.20140182
张晶,冯林
Zhang Jing, Feng Lin
摘要: 动态数据存在数据量动态改变,数据类别分布非平衡、不稳定等问题,这些问题成为分类的难点.针对该问题,通过对在线极端学习机模型进行拓展,提出鲁棒的权值在线极端学习机算法.为解决动态数据非平衡性,该算法借助代价敏感学习理论生成局部动态权值矩阵,从而优化分类模型产生的经验风险.同时,算法进一步考虑动态数据由于时序性质改变造成的数据分布变化,而引入遗忘因子增强分类器对数据分布变更的敏感性.算法在不同数据分布的24个非平衡动态数据集上测试,取得了较好的效果.
中图分类号: