文献类型：期刊文章

作　　者：刘艳芳[1,2] 李文斌[1] 高阳[1]

Liu Yanfang;Li Wenbin;Gao Yang(State Key Laboratory for Novel Software Technology(Nanjing University),Nanjing 210023;College of Mathematics and Information Engineering,Longyan University,Longyan,Fujian 364012)

机构地区：[1]计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学),南京210023 [2]龙岩学院数学与信息工程学院,福建龙岩364012

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018AAA0100905);福建省中青年教师教育科研项目(科技类)(JAT190743);龙岩市科技计划项目(2019LYF13002,2019LYF12010)。

年　　份：2021

卷　　号：58

期　　号：8

起止页码：1575-1585

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在许多现实应用中,数据以一种特征演化流的形式收集.例如,随着传感器的更换,由旧传感器收集的数据特征会消失,新传感器收集的数据特征会出现.在线被动主动算法已被证明可以有效地从具有固定特征空间和梯形特征空间的数据集中学习线性分类器.因此,提出了一种基于被动主动更新策略的特征演化学习算法(passive-aggressive learning with feature evolvable streams,PAFE).该算法通过主动被动更新策略从当前特征空间和被恢复的已消失特征空间中学习了2个模型.具体来说,在重叠时段,即新旧特征同时存在的时段,该算法用新特征恢复了消失的特征空间,同时用旧特征空间模拟了新特征空间,进而为新特征空间的模型学习提供合理的初始化.基于这2个模型,为提高算法整体性能提出了2个集成算法:组合预测和当前最优预测.在合成数据集和真实数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.

关 键 词：在线学习  被动主动策略  监督学习  集成学习  演化特征  

分 类 号：TP391]