کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6854122 | 1437404 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
New diversity measure for data stream classification ensembles
ترجمه فارسی عنوان
اندازه گیری تنوع جدید برای دسته بندی دسته بندی جریان داده ها
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
دسته بندی گروهی، اندازه گیری تنوع، طبقه بندی داده ها مفهوم رانش
ترجمه چکیده
تنوع کمیته رأی گیری یکی از ویژگی های کلیدی سیستم های گروهی است. این مزایا را که می تواند از طریق ترکیب سازنده به دست آید، تعیین می کند. معیارهای زیادی از تنوع وجود دارد که می تواند در سیستم های تصمیم گیری کلاسیک مورد استفاده قرار گیرد که در محیط های ثابت کار می کنند. طیف گسترده ای از الگوریتم ها برای تضمین تنوع گروه ها پیشنهاد شده است. بسته بندی و تقویت برخی از محبوب ترین نمونه ها است. متاسفانه، این اندازه گیری ها و الگوریتم ها نمی توانند در سیستم هایی که پردازش داده ها را پردازش می کنند استفاده شود. نه تنها باید یک پردازش متفاوت برای پردازش سریع نمونه ها در یک جریان طراحی شود، بلکه مفهوم تنوع نیز باید دوباره تعریف شود. در این مقاله پیشنهاد می شود که تنوع بر اساس تجزیه و تحلیل واکنش های طبقه بندی به تغییرات جریان داده ها ارزیابی شود. بنابراین، دو روش جدید تنوع روند روند خطا معرفی شده است که روند خطاهای طبقه بندی ها را در مقایسه با نمونه های بعدی پردازش می کند. کاربرد عملی این اقدامات نیز در قالب یک الگوریتم مشتمل بر یک الگوریتم رونده خطای جدید ارائه شده است، که در آن اقدامات ما در روش آموزش گنجانده شده است. عملکرد الگوریتم پیشنهادی از طریق یک سری آزمایش ها و با چندین روش رقابت مقایسه می شود. نتایج نشان می دهد که اقدامات ما دقیقا تنوع را ارزیابی می کنند و کاربرد آنها باعث ایجاد سیستم های طبقه بندی کوچک و مؤثر می شود.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The diversity of a voting committee is one of the key characteristics of ensemble systems. It determines the benefits that can be obtained through classifier fusion. There are many measures of diversity that can be used in classical decision-making systems which operate in stationary environments. A plethora of algorithms have also been proposed to ensure ensemble diversity. Bagging and boosting are a few of the most popular examples. Unfortunately, these measures and algorithms cannot be applied in systems that process streaming data. Not only must a different implementation be designed for processing fast moving samples in a stream, but the notion of diversity must also be redefined. In this paper it is proposed to assess diversity based on analysis of classifier reactions to changes in data streams. Therefore, two novel error trend diversity measures are introduced that compare the error trends of classifiers while processing subsequent samples. A practical application of these measures is also proposed in the form of a novel error trend diversity driven ensemble algorithm, where our measures are incorporated into the training procedure. The performance of the proposed algorithm is evaluated through a series of experiments and compared to several competing methods. The results demonstrate that our measures accurately evaluate diversity and that their application facilitates the creation of small and effective ensemble classifier systems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 74, September 2018, Pages 23-34
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 74, September 2018, Pages 23-34
نویسندگان
Konrad Jackowski,