首页> 外文会议>Proceedings of the 2016 IEEE First International Conference on Data Stream Mining amp; Processing >Adaptive robust models for identification of nonstationary systems in data stream mining tasks
【24h】

Adaptive robust models for identification of nonstationary systems in data stream mining tasks

机译:用于识别数据流挖掘任务中的非平稳系统的自适应鲁棒模型

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摘要

In the paper the adaptive robust models for adaptive identification of nonstationary systems are proposed. These proposed models can be used for solving Dynamical Data and Data Stream Mining tasks. These adaptive robust models are characterized by computational simplicity and high speed operation that allow the signal processing in on-line mode.
机译:本文提出了一种用于非平稳系统自适应辨识的自适应鲁棒模型。这些建议的模型可用于解决动态数据和数据流挖掘任务。这些自适应鲁棒模型的特征在于计算简单和高速操作,允许在线模式下进行信号处理。

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