Отбор признаков в нечетких системах бинарной классификации типа Ангелова–Ягера при обработке потоковых данных

DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-4-50-56

Скачать текст статьи в формате PDF

Скачать JATS xml

Аннотация: Важной проблемой в сфере машинного обучения является поддержание обученных моделей в актуальном состоянии на основе потоковых данных, так как существующие решения не всегда способны обновляться и обрабатывать данные в инкрементном режиме. Одно из существующих решений с поддержкой инкрементного обучения – нечеткие системы бинарной классификации типа Ангелова–Ягера первого порядка. Недостатком данных систем является то, что в режиме вывода-предсказания система работает на полном наборе признаков, даже если не все признаки являются информативными. В настоящей работе для указанных нечетких систем предложен комплексный способ расчета важности признаков и проведен вычислительный эксперимент отбора признаков при обработке потоковых данных на наборах данных по тематике обнаружения спама, фишинговых сайтов и атак на сетевые соединения, выявлена статистически значимая разница по точности и числу правил в пользу применения предложенного способа расчета важности признаков.

Ключевые слова: нечеткие системы типа Ангелова–Ягера, отбор признаков, потоковые данные, бинарная классификация

Сведения о финансировании: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-21-00168, https://rscf.ru/project/24-21-00168/.

Библиография статьи:
Светлаков М. О. Отбор признаков в нечетких системах бинарной классификации типа Ангелова–Ягера при обработке потоковых данных / М. О. Светлаков, И. Г. Боровской // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2025. – Т. 28, № 4. – С. 50–56. DOI: 10.21293/1818-0442-2025-28-4-50-56

Авторы и правообладатели:

  • Светлаков М. О. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)
  • Боровской И. Г. , Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск, Россия)

  • 1. Evolving anomaly detection for network streaming data / W. Xiaolan, M.M. Ahmed, M.N. Husex, Z. Qian // Information Sciences. – 2022. – Vol. 608. – P. 757–777.
  • 2. Anomaly detection in streaming data: A comparison and evaluation study / F.I. Vázquez, A. Hartl, T. Zseby, A. Zimek // Expert Systems with Applications. – 2023. – Vol. 233. – P. 120994.
  • 3. Cluster based active learning for classification of evolving streams / D. Himaja, V. Dondeti, S. Uppalapati, S. Virupaksha // Evol. Intel. – 2023. – Vol. 17, No. 4. – P. 2167–2191.
  • 4. Orlov A.A. Development and research of a neural network alternate incremental learning algorithm / A.A. Orlov, E.S. Abramova // Computer Optics. – 2023. – Vol. 47, No. 3. – P. 491–498.
  • 5. Angelov P. Autonomous learning multi-model classifier of 0-Order (ALMMo-0) / P. Angelov, X. Gu // 2017 Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS). – 2017. – P. 1–7.
  • 6. Angelov P. Autonomous Learning Multimodel Systems from Data Streams / P. Angelov, X. Gu, J.C. Principe // IEEE Trans. Fuzzy Syst. – 2018. – Vol. 26, No. 4. – P. 2213–2224.
  • 7. Angelov P. Empirical Data Analytics / P. Angelov, X. Gu, D. Kangin // Int. J. Intell. Syst. – 2017. – Vol. 32, No. 12. – P. 1261–1284.
  • 8. Hochma Y. Fast online feature selection in streaming data / Y. Hochma, M. Last // Mach Learn. – 2025. – Vol. 114, No. 1. – P. 1–35.
  • 9. Angelov P. Autonomous Learning Systems. – Hoboken: John Wiley and Sons, 2001. – 224 p.
  • 10. Moustafa N. UNSW-NB15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems (UNSW-NB15 network data set) / N. Moustafa, J. Slay // 2015 Military Communications and Information Systems Conference (MilCIS). – Canberra, Australia, 2015. – P. 1–6.
  • 11. Vrbančič G. Datasets for phishing websites detection / G. Vrbančič, I.Jr. Fister, V. Podgorelec // Data in Brief. – 2020. – Vol. 33. – P. 106438.
  • 12. Spambase [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://archive.ics.uci.edu/dataset/94/spambase (дата обращения: 02.10.2025).
  • 13. Statistical Learning / G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani // Springer Texts in Statistics. – 2021. – P. 15–57.
  • 14. Data stream classification with novel class detection: a review, comparison and challenges / S.U. Din, J. Shao, J. Kumar, C.B. Mawuli // Knowl Inf Syst. – 2021. – Vol. 63, No. 9. – P. 2231–2276.
  • 15. Losing V. Incremental on-line learning: A review and comparison of state of the art algorithms / V. Losing, B. Hammer, H. Wersing // Neurocomputing. – 2018. – Vol. 275. – P. 1261–1274.
Адрес редакции

  634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, МК, каб. 310/2

  (3822) 701-582, внутр.: 1456

  journal@tusur.ru