面向特征演化数据流的增量学习方法研究.pdf
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第42卷第1期重庆工商大学学报(自然科学版)2025年2月
V01．42No．1JTechnolBusinessSciFeb．2025
ChongqingUniv(NatEd)
面向特征演化数据流的增量学习方法研究
陈燕菲，刘三民
安徽工程大学计算机与信息学院，安徽芜湖241000
摘要：目的特征演化数据流的特征空间随时间推移而动态变化，传
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面向非平衡概念漂移数据流的主动学习方法研究.pdf
摘要
数据流分类研究在开放、动态环境中如何提供更可靠的数据驱动预测模型，关
键在于从实时到达且不断变化的数据流中检测并适应概念漂移。为了从复杂多变的
数据流中挖掘出有价值的信息,迫切需要研究面向数据流的高效学习方法来实时捕
获数据流中变化的簇结构。目前多数方法为了检测概念漂移和更新分类模型，通常
假设所有样本的标签都是已知的，这一假设在真实场景下是不现实的。此外在已有
的二类数据流主动学习方法中，往往忽略了初始训练集的类不平衡以及在线学习阶
段类不平衡比率变化的问题。相对于二类数据流而言，面向
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面向非平衡概念漂移数据流的主动学习方法研究
一、引言
随着大数据时代的来临，数据流学习成为了机器学习和数据挖掘领域的重要研究方向。其中，非平衡概念漂移数据流因其在实际应用中的普遍性和复杂性，成为了研究的热点。非平衡概念漂移数据流指的是数据流中概念发生漂移，且各类别数据分布不均衡的情况。针对这类数据的处理，传统的被动学习方法往往效果不佳。因此，本文提出了一种面向非平衡概念漂移数据流的主动学习方法，以提高学习效率和分类性能。
二、研究背景及意义
在现实世界中，数据往往呈现出非平衡分布和概念漂移的特性。例如，在网络安全领域，攻击事件的发生是稀有的，但攻击类型却会随着时间和技术进步而发生变化，这导致数
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面向数据流分类的多任务多视图增量学习算法：原理、应用与创新
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今大数据时代，数据如潮水般不断涌现，数据流分类作为机器学习领域的关键任务，在众多实际应用中发挥着不可或缺的作用。从互联网领域的网页分类、社交网络数据分析，到金融领域的风险评估、欺诈检测，再到医疗领域的疾病诊断、健康监测，数据流分类技术的应用无处不在。以金融风险评估为例，随着金融市场的不断变化和交易数据的实时产生，准确、及时地对风险进行分类评估，能够帮助金融机构有效防范风险，保障金融市场的稳定运行。在医疗领域，通过对患者的实时生理数据进行分类分析，医生可以及时发现潜在的健康问题，为患者提供更精准的治
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增量学习在动态数据流中的应用论文
摘要：随着大数据时代的到来，动态数据流在各个领域得到了广泛应用。然而，动态数据流具有数据量大、变化快等特点，给增量学习带来了巨大的挑战。本文针对增量学习在动态数据流中的应用，从问题背景、研究现状、关键技术等方面进行了详细阐述，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：增量学习；动态数据流；数据挖掘；机器学习
一、引言
（一）问题背景
1.内容一：数据量巨大
随着互联网、物联网等技术的快速发展，动态数据流的数据量呈现出爆炸式增长。如何在海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据挖掘领域面临的重要问题。
2.内容二：数据变化快
动态数据流具有实时性、动态性等特点，数
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地震前兆数据流的增量式数据挖掘方法研究的开题报告
开题报告
题目：地震前兆数据流的增量式数据挖掘方法研究
一、研究背景及意义
地震是自然灾害中最具有破坏性的一种，但其预测和预警一直是地震学研究中的难点。现代地震学研究发现，在地震前会出现地震前兆现象，这些现象包括地震短临预报指标、地磁异常、电磁异常、无线电干扰、地下水位变化等多种地球物理现象，这些现象的变化可能预示着地震的到来。然而，地震预测领域面临的一个重要问题是如何从大量的前兆数据中发现地震的先兆信号。
近年来，随着技术的发展，以互联网、物联网为代表的大数据时代的来临，大量的地震前兆数据被采集并存储在数据库中。这些数据的增量而来，因此需要一
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面向无回溯机制的小样本类增量学习方法研究.docx
面向无回溯机制的小样本类增量学习方法研究
一、引言
随着大数据时代的来临，机器学习在各个领域的应用越来越广泛。然而，在实际应用中，我们常常面临数据量小、类别增量的挑战。传统的机器学习方法往往需要大量的标注数据，且在面对新类别的数据时，往往需要进行模型的重新训练或回溯，这既耗时又耗力。因此，面向无回溯机制的小样本类增量学习方法的研究显得尤为重要。本文旨在探讨一种无需回溯机制的小样本类增量学习方法，以提高模型的适应性和学习效率。
二、研究背景及现状
近年来，小样本学习和增量学习的研究逐渐成为机器学习领域的热点。小样本学习旨在利用有限的数据实现有效的学习，而增量学习则是在数据不断增多的情况下，保持模
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面向数据流的分析方法.ppt
5.2.1数据对象、属性与关系数据对象由其属性刻画。通常属性包括：1．命名性属性：对数据对象的实例命名，其中必含有一个或一组关键属性，以便唯一地标识数据对象的实例。2．描述性属性：对数据对象实例的性质进行刻画。3．引用性属性：将自身与其他数据对象的实例关联起来。一般而言，现实世界中任何给定实体都具有许多属性，分析人员应当并且只能考虑与应用问题有关的属性。例如，在汽车销售管理问题中，汽车的属性可能有：制造商、型号、标识码、车体类型、颜色和买主。课程名称：软件工程第5讲班级：日期：教室：教学题目：第4章面向数据流的分析方法。教学目的：掌握数据流图与数据字典的概念及用法，理解实体-关系图的绘制方法和
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* 面向数据流的需求分析方法 第一页，共36页。 序言 需求分析的任务 建模是实现需求分析任务的一种好的方法 有助于全面、系统地了解和分析用户的需求 有助于发现需求描述中不一致、错误和模糊性 确保软件SRS一致化、全面化、准确化 如何建立用户需求的模型？ ?Copyright Xinjun Mao * * 第二页，共36页。 主讲内容 基本思想和原理 建模语言 建模过程 CASE工具 ?Copyright Xinjun Mao * * 第三页，共36页。 基本原理和思想 提出一种建模方法时需考虑的问题 用户需求的本质是什么? (原理) 表示机制以刻画和描述用户的需求? (语言) 建模的过程
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07面向数据流的设计方法1.ppt
国防科技大学计算机学院 第九章 面向数据流的设计方法 传统的软件工程方法学采用结构化设计(Structured Design,SD)技术，完成软件设计工作，通常把软件设计工作划分为概要设计和详细设计这样两个阶段。 概要设计的主要任务是，通过仔细分析软件规格说明，适当地对软件进行功能分解，从而把软件划分为模块，并且设计出完成预定功能的模块结构。详细设计阶段详细地设计每个模块，确定完成每个模块功能所需要的算法和数据结构。 面向数据流的设计方法 本章所述技术用于软件的概要设计描述 ，包括模块、界面和数据结构的定义，这是后续开发的基础。 每种软件设计方法都有长处和不足
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4.4 面向数据流的设计方法
面向数据流的设计是以需求分析阶段产生的数据流图为基础，按一定的步骤映
射成软件结构，因此“又称结构化设计(Structured Design ，简称SD)。该方法由美
国IBM 公司L.Constantine 和E.Yourdon 等人于1974 年提出，与结构化分析(SA)
衔接，构成了完整的结构化分析与设计技术，是目前使用最广泛的软件设计方法
之一。
4.4.1 数据流的类型
要把数据流图 （DFD ）转化为软件结构，首先必须研究DFD 的类型。各种软
件系统，不论DFD 如何庞大和复杂，一般可分为变换型和事务型。
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面向数据流的需求分析方法关于面向数据流的需求分析方法第1页，共37页，星期日，2025年，2月5日?CopyrightXinjunMao面向数据流的需求分析方法*序言需求分析的任务建模是实现需求分析任务的一种好的方法有助于全面、系统地了解和分析用户的需求有助于发现需求描述中不一致、错误和模糊性确保软件SRS一致化、全面化、准确化如何建立用户需求的模型？第2页，共37页，星期日，2025年，2月5日?CopyrightXinjunMao面向数据流的需求分析方法*主讲内容基本思想和原理建模语言建模过程CASE工具第3页，共37页，星期日，2025年，2月5日?CopyrightXinjunMao面
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面向动态程序语言的人工智能链隐式数据流提取与隐式数据流图生成方法研究.pdf
摘要
数据流（DataFlow，DF）与数据流图（DataFlowGraph，DFG）是软件工
程中两个基本要素，二者可为程序分析、测试、调试和优化提供有力辅助。在
此背景下，如何准确提取程序中的数据流并生成数据流图成为一项关键任务。
现有数据流提取以及数据流图生成方法可以分为三类，分别是基于程序抽象语
法树的方法、基于程序具体语法树的方法以及基于程序字节码的方法。然而，
现有方法在提取动态程序语言中产生的隐式数据流时存在挑战。隐式数据流是
指在程序运行阶段才产生的数据流，这使得现有方
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面向事件检测的增量学习技术研究
一、引言
随着大数据时代的到来，事件检测技术在许多领域中发挥着越来越重要的作用。然而，传统的机器学习方法在处理大规模、高动态性的数据时，面临着诸多挑战。增量学习技术作为一种能够适应数据动态变化的学习方法，为解决这一问题提供了新的思路。本文将探讨面向事件检测的增量学习技术的相关研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、事件检测技术的现状与挑战
事件检测技术主要针对文本、图像、视频等多媒体数据进行处理，识别出特定事件的发生及其相关信息。在传统的事件检测方法中，主要依赖于监督学习、无监督学习等机器学习方法。然而，随着数据量的不断增加和动态变化，传统方法面临着以下
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面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法.pdf
中文摘要
伴随着大数据时代的深入发展，我们正面临着数据总量及其维度的爆炸式
增长，这对数据处理能力和计算架构提出了前所未有的考验。尤其在动态数据
领域，涌现出的大量混合型数据样本，融合了符号数据与数值数据，极大地增
强了数据分析的复杂度。鉴于此，学术界推出了多种专门针对这类复杂数据环
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分析和决策支持。不过，现有算法主要针对静态数据集或者是可管理的小规模
增量数据设计，面对持续涌现的、规模庞大、并且分布动态变化的数据集时，
这些算法往往
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演化数据流的异常检测研究的任务书.docx
演化数据流的异常检测研究的任务书
一、背景介绍
近年来，随着信息技术的发展，数据流的应用越来越广泛。在生产、交通、金融、医疗等各行各业中，大量的数据能够被不断地生成和传输，这些数据可能是连续的、高维的，同时数据分布也可能是不稳定的。对这些数据的实时分析和处理，可以帮助我们及时发现数据中的异常点、异常事件，预测事态的走向，提高决策的准确性和效率。
演化数据流是指数据在时间上连续地发生变化，数据特征随时间不断演化。这类数据的特点是数据量大、数据多变、数据流速度快等，在保持一定精度的前提下，对数据进行实时处理和分析的难度较大。而大量的数据中可能存在着一些异常点、离群点等，这些异常点如果能够被实时检测