一种面向演进数据流的结合相似准则和反例信息的分类新方法

提出一种面向演进数据流数据的分类方法, 在有效利用相邻演进窗内数据间相似性信息的基础上, 通过引入反例信息, 构建一种面向演进数据流的增强型演进分类器优化目标函数, 从而推导出面向演进数据流的分类方法.该方法在保有最大间隔原则和全局优化特性的同时, 充分考虑了反例信息对待解分类平面的影响. 在模拟和真实数据集上进行实验, 结果表明了所提出方法的有效性.