檢索結果：共4筆資料 檢索策略： "Department of Computer Science and Information Engineering".edept (精準) and ekeyword.raw="Concept drift"
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概念飄移近年來已成為資料探勘領域中分析非平穩分佈的重要議題，此外，資料串流上也有傾斜的類別分布，被稱為類別不平衡。實際上，在現實世界中，資料串流可能同時具有多個概念漂移和類別不平衡分佈。然而，由於大…
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本研究提出了一種深度學習方法，使用跨機器數據概念漂移進行CNC工具機中的多狀態鐵屑狀態識別。本研究的目的是考慮在進行跨多機台數據資料學習的過程，會因為不同資料集之間的影像差異，包括影像色調、背景光源…
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概念飄移（Concept Drift）近年來已成為資料探勘領域中分析非平穩分佈（Non-stationary distribution）的重要議題，特別在處理資料串流（Data stream）這種資…
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近年來因物聯網的蓬勃發展，時間序列類型的資料大幅增加，如何有效地在巨量的時序資料上偵測出異常就變的極為重要，在實務上(1)非監督式學習、(2)概念漂移的調整、(3)不需儲存大量資料，這三點對於處理巨…