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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种融合概念漂移检测与标记迁移的半监督滑坡预警方法，包括：获取源域历史数据集及目标域当前滑坡数据；对两域数据进行特征衍生同时对源域数据进行聚类并对聚类产生簇进行特征衍生，最后将簇与其特征保存记为初始预警模型；取簇质心作为训练集训练K个KNN模型；对目标域数据流使用EMD滤波并对滤波数据使用ADWIN算法检测其概念漂移点，此即为待迁移数据点；将与滑坡曲线密切相关的速度倒数与切线角特征作为历史标签迁移依据；针对分类后的数据，判断迁移标签与分类标签一致性实现对模型的更新。本发明利用历史滑坡数据的特征与标签，将历史标签迁移至当前数据并使用半监督学习进行分类预警，提高了滑坡预警的准确率。
主权项：1.一种融合概念漂移检测与标记迁移的半监督滑坡预警方法，其特征在于，包括：步骤S1.获取源域历史数据集及目标域当前滑坡数据；步骤S2.对源域和目标域的数据进行特征衍生，同时对源域历史数据进行聚类并对聚类产生的簇进行特征衍生，将簇与其特征保存记为初始预警模型；步骤S3.取聚类产生的簇的质心作为训练集，训练K个KNN模型，针对每个KNN模型保持一个权重，使用权重最大的分类器对数据进行分类；步骤S4.对目标域当前滑坡数据流使用EMD分解进行滤波，并对滤波数据使用ADWIN概念漂移检测算法检测其概念漂移点，定义漂移点附近小范围内的点为近漂移点；步骤S5.针对目标域数据漂移点，使用滑动窗口计算窗口内的速度均值及切线角均值，通过源域与目标域之间的窗口特征比对，将源域有标签滑坡数据集迁移至当前滑坡数据；步骤S6.针对分类后的数据，判断迁移标签与分类标签之间的一致性，若一致，则添加该数据进入最近的簇并更新簇特征，若不一致，则使用启发式方法创造一个新簇。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种融合概念漂移检测与标记迁移的半监督滑坡预警方法
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