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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于共形鞅框架的半监督概念漂移检测与适应方法，包括：获取数据集并进行预处理；根据实际数据集特性，构建回归模型，使用有标签数据集训练回归模型，预测无标签数据集；根据共形预测框架计算无标签数据点的预测区间和宽度，选取宽度小于设定阈值的数据点，形成高可靠性样本集；合并高可靠性样本集与原有标签数据集作为扩展训练集，使用扩展训练集更新回归模型；计算校准集和测试集的非一致性得分、p值和鞅值，若鞅值超过阈值，则判定发生概念漂移；使用概念漂移发生之后的数据重新训练回归模型；采用MAE和MSE作为评价指标，分别计算在引入高可靠性训练集前后以及测试集概念漂移检测与适应前后的MAE和MSE，以评估方法的有效性。
主权项：1.一种基于共形鞅框架的半监督概念漂移检测与适应方法，其特征在于，包括：S1、从工业传感器中采集氧化铝蒸发过程变量X和数据标签Y，构成氧化铝蒸发过程的数据集并对所有数据集进行划分和标准化预处理操作；S2、根据氧化铝蒸发过程的数据集的实际特性，构建初始回归模型，使用有标签数据集训练初始回归模型，并对无标签数据集进行预测；S3、基于共形预测框架，计算无标签数据点的预测区间及其宽度，设定阈值δ，并选取宽度小于设定阈值δ的数据点，形成高可靠性样本集；S4、将高可靠性样本集与原有标签数据集合并，形成新的扩展训练集，并使用新的扩展训练集对回归模型进行更新；S5、将步骤S4中更新后的回归模型用于计算校准集和测试集的非一致性得分、p值和鞅值，并设定阈值γ，若鞅值超过阈值γ，则判定发生了概念漂移；S6、使用概念漂移发生之后的数据重新训练回归模型，得到新的模型；S7、采用平均绝对误差和均方误差作为评价指标，分别计算在引入高可靠性训练集前后以及测试集概念漂移检测与适应前后的MAE和MSE，以评估方法的有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于共形鞅框架的半监督概念漂移检测与适应方法
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