RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


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

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. 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  mathnet; 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  crossref  isi
  • Просмотров:
    Эта страница:144
    Полный текст:41
    Литература:30
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019