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数据流集成分类器算法研究的中期报告 一、研究背景 数据集成是在分布式系统中实现数据共享和数据共用的核心任务之一，数据流集成则是数据集成的新领域。数据流集成作为一种流式数据处理技术，将源系统产生的数据流动态地集成到目标系统中。数据流集成在大数据时代具有广泛的应用，如智能交通、电子商务、物联网等领域。数据流集成器作为数据流集成的重要组成部分，在数据的提取、转换和加载方面具有很强的处理能力。为了提高数据流集成器的精度和效率，需要采用更加高效、精确的分类器算法。 二、研究目的 本研究旨在探索一种高效、准确的数据流集成分类器算法，提高数据流集成器的分类精度和处理效率，进而提高数据流集成的效率和质量。 三、研究内容 1. 综述目前常用的数据流集成分类器算法，了解各种算法的特点、优劣与适用场景，并分析存在的问题。 2. 通过学习机器学习、数据挖掘等相关领域的理论知识，并结合实际数据集进行实验，比较和评估不同分类器算法的分类精度和效率。 3. 提出一种新的数据流集成分类器算法，结合模型优化和特征选择等相关技术，使其能够处理流式数据、自适应学习，并具有更好的性能。 四、预期结果 本研究预期实现以下目标： 1. 综述和分析数据流集成分类器算法的特点和适用场景，以及存在的问题和不足。 2. 比较和评估现有的分类器算法在数据流集成任务中的分类精度和效率，并分析其应用优化方向。 3. 提出一种新的数据流集成分类器算法，通过实验验证其分类性能和应用效果，并与现有算法进行比较分析。 五、计划安排 2019年9月~2019年11月 调研目前常用的数据流集成分类器算法，研究各种算法的特点、优劣与适用场景，并分析存在的问题。 2019年12月~2020年2月 通过学习机器学习、数据挖掘等相关领域的理论知识，并结合实际数据集进行实验，比较和评估不同分类器算法的分类精度和效率。 2020年3月~2020年4月 提出一种新的数据流集成分类器算法，结合模型优化和特征选择等相关技术，使其能够处理流式数据、自适应学习，并具有更好的性能。 2020年5月~2020年6月 通过实验验证新算法的分类性能和应用效果，并与现有算法进行比较分析。 六、参考文献 1. Cao J, Liu Q, Dong J, et al. An architecture for intelligent transportation system using big data analytics[J]. Procedia computer science, 2016, 87: 59-64. 2. Gupta P, Goel S, Singh P. Data integration: A theoretical perspective[J]. IETE Tech Rev, 2012, 29(5): 339-347. 3. Widodo A, Yang B S. Auto-regressive integrated moving average model-based anomaly detection scheme for power systems[C]//2015 11th international conference on natural computation. IEEE, 2015: 452-457. 4. Hu S, Yang C W, Yan X. A dynamic classification algorithm in data stream based on weighted representative points[C]//2018 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). IEEE, 2018: 4181-4186. 5. Wang L, Zhao Y, Liu Y, et al. Automatic feature extraction for data stream classification[C]//2017 IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) and IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC). IEEE, 2017: 214-221.