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一般的在线学习算法对不平衡数据流的分类识别会遇到较大困难,特别是当数据流发生概念漂移时,对其进行分类会变得更困难.文中提出面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法,自动调整实时到达的训练样本的惩罚参数,达到在线学习不平衡数据流的目的.文中算法可以适用于不同偏斜程度的静态数据流的在线学习和发生概念漂移时数据流的在线学习.理论分析和在多个真实数据流上的实验表明文中算法的正确性和有效性. 相似文献
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《现代电子技术》2015,(20)
传统的多媒体数据流调度方法在云平台环境下,未考虑服务器信息调度的差异性,容易形成数据调度冲突,调度效率低。为了解决上述分析的问题,通过构建多媒体云计算下数据流调度平台,实现对多路大规模多媒体数据流的合理调度,利用多级分层结构将多媒体云计算下的多服务器大规模数据流调度过程划分成管理层面、控制层面以及数据层面,可确保将数据包均匀的分配给各个服务器,充分发挥云计算下的多服务器可并行处理的特性,增强数据流的调度质量。对调度平台的软件框架进行了详细的描述,依据该软件框架的多层次实现大规模数据流调度优化,分析了大规模数据流调度的具体实现过程,并给出大规模数据流调度平台软件代码的设计。实验结果表明,所提方法增强了多媒体云计算下的大规模数据流调度的并发性能,提高数据流调度质量。 相似文献
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