【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种数据流分类的概念漂移检测方法，其特征在于步骤为：①数据流分块：设定数据块的规模ｄ，按照数据流中数据到达的先后顺序，每采集到ｄ个数据，就给出这ｄ个数据的类别并以该ｄ个数据所组成的数据块为一个训练集，将所采集到的数据块依顺序记为Ｓ↓［ｉ］，其中０≤ｉ且ｉ的最大值由当前训练样本的总数量决定，第一个数据块记为Ｓ↓［０］；在每个Ｓ↓［ｉ］上训练一个分类器ｈ↓［ｉ］，以Ｓ↓［ｉ］作为测试集由ｈ↓［ｉ］给出测试结果ＴＲ↓［ｉ］，存储Ｓ↓［ｉ］、ｈ↓［ｉ］和ＴＲ↓［ｉ］；②滑动窗口调整：设定滑动窗口中分类器ｈ↓［ｉ］的数量Ｋ，当滑动窗口中分类器ｈ↓［ｉ］的数量少于Ｋ时，最新训练的分类器ｈ↓［ｉ］自动加入滑动窗口；当滑动窗口中分类器ｈ↓［ｉ］的数量等于Ｋ时，对滑动窗口中的分类器ｈ↓［ｉ］进行更新；③概念漂移检测：设当前滑动窗口中分类器ｈ↓［ｉ］的数量为Ｋ↓［０］，Ｋ↓［０］≤Ｋ，当需要对测试数据Ｘ进行概念漂移检测时分两步进行：３．１、将测试数据Ｘ输入滑动窗口中的所有分类器ｈ↓［ｉ］，按顺序计算由分类器ｈ↓［０］，ｈ↓［１］，…，ｈ↓［Ｋ↓［０］－１］给出的分类结果和分类置信度，３．２、自动选择滑动窗...
【技术特征摘要】
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