|
Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 2016, том 9, выпуск 4, страницы 86–95
(Mi vyuru346)
|
|
|
|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Программирование
Модификация алгоритма случайного леса для классификации нестационарных потоковых данных
А. В. Жуковa, Д. Н. Сидоровbca a Институт математики, экономики и информатики,
Иркутский национальный исследовательский технический университет (г. Иркутск, Российская Федерация)
b Институт систем энергетики им. Л. А. Мелентьева СО РАН (г. Иркутск, Российская Федерация)
c Иркутский национальный исследовательский технический университет (г. Иркутск, Российская Федерация)
Аннотация:
Предложен метод классификации нестационарных потоковых данных. К таким данным относятся характеристики поведения сложных систем, процессы, обладающие высокой степенью стохастичности, такие как скорость ветра. В данной работе предложена эффективная модификация алгоритма случайного леса, позволяющая повысить точность классификации состояния путем взвешивания ответов отдельных классификаторов композиции. Опираясь на метод Accuracy Weighted Ensemble (AWE), взвешивание производится в соответствии с оценкой ошибки каждого классификатора на новых данных. Такая оценка производится с использованием метода $k$ ближайших соседей и внутренней структуры случайного леса. В качестве стратегии обновления композиции используется замена классификаторов с низкой точностью на новых данных. Приводятся результаты тестирования предложенного метода и сравнение с другими современными методами.
Ключевые слова:
классификация; смещение концепта; случайный лес; решающие деревья; композиции.
Финансовая поддержка |
Номер гранта |
Российский научный фонд  |
14-19-00054 |
Данная работа поддержана грантом Российского научного фонда 14-19-00054. |
DOI:
https://doi.org/10.14529/mmp160408
Полный текст:
PDF файл (611 kB)
Список литературы:
PDF файл
HTML файл
Реферативные базы данных:
Тип публикации:
Статья
УДК:
004.855.5
MSC: 68T05 Поступила в редакцию: 27.05.2016
Образец цитирования:
А. В. Жуков, Д. Н. Сидоров, “Модификация алгоритма случайного леса для классификации нестационарных потоковых данных”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 9:4 (2016), 86–95
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZhuSid16}
\by А.~В.~Жуков, Д.~Н.~Сидоров
\paper Модификация алгоритма случайного леса для классификации нестационарных потоковых данных
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование
\yr 2016
\vol 9
\issue 4
\pages 86--95
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyuru346}
\crossref{https://doi.org/10.14529/mmp160408}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=27318769}
Образцы ссылок на эту страницу:
http://mi.mathnet.ru/vyuru346 http://mi.mathnet.ru/rus/vyuru/v9/i4/p86
Citing articles on Google Scholar:
Russian citations,
English citations
Related articles on Google Scholar:
Russian articles,
English articles
Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
-
Н. И. Воропай, Н. В. Томин, Д. Н. Сидоров, В. Г. Курбацкий, Д. А. Панасецкий, А. В. Жуков, Д. Н. Ефимов, А. Б. Осак, “Комплекс интеллектуальных средств раннего выявления и предотвращения возникновения системных аварий в энергообъединениях”, Автомат. и телемех., 2018, № 10, 6–25
; N. I. Voropai, N. V. Tomin, D. N. Sidorov, V. G. Kurbatsky, D. A. Panasetsky, A. V. Zhukov, D. N. Efimov, A. B. Osak, “A suite of intelligent tools for early detection and prevention of blackouts in power interconnections”, Autom. Remote Control, 79:10 (2018), 1741–1755
|
Просмотров: |
Эта страница: | 144 | Полный текст: | 41 | Литература: | 30 |
|