软件学报

作者：刘艳芳，李文斌，高阳

单位：刘艳芳，计算机软件新技术国家重点实验室 南京大学, 江苏 南京 210023;龙岩学院数学与信息工程学院, 福建 龙岩 36401211,李文斌，计算机软件新技术国家重点实验室 南京大学, 江苏 南京 21002302,高阳，计算机软件新技术国家重点实验室 南京大学, 江苏 南京 21002303

关键词：机器学习;二阶置信-加权;在线学习;演化特征;分类

基金：国家重点研发计划(2018AAA0100905);中央引导地方科技发展资金(2021Szvup056);江苏省重点研发计划(产业前瞻与关键核心技术)(BE2021028);国家电网公司科学技术项目(SGJS0000DKJS2000952);龙岩市科技计划(2019LYF13002)

与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间相关性和显著提高分类性能的二阶信息.提出了一种特征演化的置信-加权学习算法来解决上述问题:首先,引入二阶置信-加权来更新数据流的预测模型;接着,为了充分利用已学习的模型,在重叠时期学习线性映射来恢复旧特征;随后,用恢复的旧特征更新已有模型;同时,用新特征学习新的预测模型;继而,运用两种集成方法来利用这两种模型;实验研究表明,所提算法优于已有的特征演化学习算法.

来源：2022年第4期

《软件学报》期刊编辑部

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