【摘要】：為在先驗信息不足以及數(shù)據(jù)動態(tài)變化時,從大數(shù)據(jù)中檢測各種概念并提取有用的信息,提出一種局部檢測與挖掘算法,構(gòu)建最佳分類器鏈。采用多臂賭博機對分類器進行學習,構(gòu)建的分類器在運行時不需要通過分布式局部分類器中央單元進行任何信息的交換,只需反饋有限的挖掘效果,確保最佳分類器鏈的學習;無需任何先驗信息,學習的后悔值隨分類函數(shù)個數(shù)的增加呈線性增長。數(shù)值模擬實驗結(jié)果表明,與經(jīng)典相關(guān)方法相比,該方法在分類器數(shù)量增加時性能更優(yōu),收斂速度更快。
[Abstract]:In order to detect various concepts and extract useful information from big data, a local detection and mining algorithm is proposed to construct the best classifier chain. Dobby machine is used to learn the classifier. The constructed classifier does not need to exchange any information through the central unit of distributed local classifier, but only needs to feedback the limited mining effect to ensure the learning of the best classifier chain. Without any prior information, the regret value of the learning increases linearly with the increase of the number of classification functions. The numerical simulation results show that the proposed method has better performance and faster convergence speed than the classical correlation method when the number of classifiers increases.
【作者單位】： 國網(wǎng)重慶市電力公司電力科學研究院;重慶郵電大學計算機科學與技術(shù)學院;重慶電力高等專科學校電力工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61500232、61470724) 國網(wǎng)面向大數(shù)據(jù)技術(shù)攻關(guān)基金項目(PD71-15-043、2015渝電科技13#)
【分類號】：TP18;TP311.13

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6 王U，

本文編號：2185137