本文作者：曹红；郑鑫；成功正常投稿发表论文到《科技通报》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：许多现实应用中,由于数据流的特性,使人们难以获得全部数据的类标签。为了解决类标签不完整数据流的分类问题,本文首先分析了有标签数据集对基于聚类假设半监督分类算法分类误差的影响;然后,利用分类误差影响分析以及数据流的特点,提出一种基于聚类假设半监督数据流集成分类器算法(semi-superviseddatastreamensembleclassifiersundertheclusterassumption,SSDSEC),并针对个体分类器的权值设定进行了探讨;最后,利用仿真实验验证本文算法的有效性。
【论文正文预览】：0问题的提出在监督学习框架下,利用分类算法解决分类问题一般可分为两个阶段:训练阶段和分类阶段。算法首先根据有标签数据集对分类模型进行训练;然后利用训练好的分类模型对未知类标签的数据进行分类。因此,分类模型的建立与使用必须具有一定数量的有标签数据。然而,在许多现
【文章分类号】：TP311.13;P335
【稿件关键词】：数据流分类器水质环境
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【稿件标题】：数据流分类器算法在水质环境中的应用
【作者单位】：丽水学院计算机与信息工程学院;黄淮学院信息工程学院;
【发表期刊期数】：《科技通报》2014年01期
【期刊简介】：《科技通报》由浙江省科学技术协会主办、《科技通报》编辑部编辑出版的含理、工、农、医等学科的自然学科综合类学术期刊。本刊目前为“全国中文核心期刊”、“中国科技核心期刊”，并被国内多家重要机构、网站和数据库收录。ISSN：1001-7119，CN：33-1079/N......更多科技通报杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1166/)投稿信息
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