مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

طبقه‌بندی نیمه‌نظارتی جریان داده‌های نامتوازن تحت رانش مفهوم با استفاده از دنباله آشوبی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه سجاد، مشهد، ایران
چکیده
طبقه‌بندی جریان‌های داده‌ای در دنیای واقعی، به‌دلیل بروز هم‌زمان رانش مفهوم، داده‌های نامتوازن و محدودیت در دسترسی به داده‌های برچسب‌خورده، همچنان یکی از چالش‌های اساسی یادگیری ماشین است. روش‌های موجود در یادگیری نیمه‌نظارتی معمولاً تنها یکی از این چالش‌ها را پوشش داده‌اند. در این پژوهش، یک چارچوب یادگیری فعال نیمه‌نظارتی مبتنی بر شبکه عصبی تابع پایه شعاعی (RBFNN) برای طبقه‌بندی جریان‌های داده‌ای در حضور هم‌زمان رانش مفهوم و داده‌های نامتوازن ارائه شده است. در چارچوب پیشنهادی، از مکانیزم پنجره لغزان برای نگهداری داده‌های جدید و حذف تدریجی داده‌های قدیمی استفاده می‌شود تا مدل با توزیع جاری داده‌ها سازگار بماند. سپس، راهبرد یادگیری فعال مبتنی بر ترکیب معیارهای عدم‌قطعیت و چگالی، نمونه‌های دارای بیشترین ارزش اطلاعاتی را برای برچسب‌گذاری انتخاب می‌کند و ضمن کاهش هزینه برچسب‌گذاری، کیفیت آموزش را افزایش می‌دهد. همچنین، برای بهره‌گیری از داده‌های بدون برچسب، از مکانیزم برچسب‌گذاری هموار مبتنی بر شباهت در فضای ویژگی استفاده شده است. در بخش مدل‌سازی، ساختار RBFNN با مکانیزم تنظیم تطبیقی مراکز و به‌روزرسانی پویا برای سازگاری با رانش مفهوم توسعه یافته است. مراکز اولیه نورون‌های RBF با نسخه بهبودیافته الگوریتم K-means++ مقداردهی اولیه شده و سپس متناسب با داده‌های جدید به‌صورت آنلاین بازتنظیم می‌شوند. علاوه بر این، برای مقابله با داده‌های نامتوازن، روشی برای تولید نمونه‌های مصنوعی مبتنی بر ترکیب وزن‌دار نمونه‌های کلاس اقلیت و دنباله آشوبی Logistic Map ارائه شده است که تنوع نمونه‌های تولیدشده را افزایش می‌دهد. همچنین، از تابع خطای Focal Loss وزن‌دار برای افزایش حساسیت مدل نسبت به نمونه‌های دشوار و تنظیم پویای وزن کلاس‌ها استفاده شده و پارامترهای شبکه با الگوریتم Adam بهینه‌سازی می‌شوند. نتایج ارزیابی نشان می‌دهد که ترکیب یادگیری فعال، تنظیم تطبیقی مراکز RBF، برچسب‌گذاری نیمه‌نظارتی و مکانیزم‌های مقابله با رانش مفهوم و عدم تعادل داده‌ها، عملکرد مدل را در طبقه‌بندی جریان‌های داده‌ای بهبود می‌دهد. همچنین، روش پیشنهادی در مقایسه با روش‌های SSALD، SSALE-EIS، AACE-DI،LEPID و CBAL عملکرد بهتری داشته و به‌طور میانگین ۴ درصد بهبود در معیار F1-score، ۳ درصد بهبود در معیار G-Mean و ۲٫۵ درصد بهبود در معیار Specificity به دست آورده است که بیانگر کارایی و پایداری مناسب چارچوب پیشنهادی در شرایط واقعی است.
کلیدواژه‌ها

[1] F. Ceschin, M. Botacin, H. M. Gomes, F. Pinage, L. S. Oliveira, and A. Gregio, “Fast & Furious: On the Modelling of Malware Detection as an Evolving Data Stream,” Expert Systems with Applications, vol. 212, Art. no. 118590, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118590.
 [2] S. Wang, L. L. Minku, and X. Yao, “A Systematic Study of Online Class Imbalance Learning With Concept Drift,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 29, no. 10, pp. 4802–4820, Oct. 2018, doi: 10.1109/TNNLS.2017.2771290.
[3] Guo, J. Pu, B. Jiao, Y. Peng, D. Wang, and S. Yang, “Online Semi-Supervised Active Learning Ensemble Classification for Evolving Imbalanced Data Streams,” Applied Soft Computing, vol. 155, Art. no. 111452, 2024, doi: 10.1016/j.asoc.2024.111452.
[4] J.Hamidzadeh, N. Kashefi, and M. Moradi, “Instance Reduction Using Multi-Objective Chaotic Particle Swarm Optimization Algorithm,” Journal of Soft Computing and Information Technology (JSCIT), vol. 8, no. 1, pp. 39–49, 2019.
[5] R. Rastogi and S. Sharma, “Fast Laplacian Twin Support Vector Machine With Active Learning for Pattern Classification,” Applied Soft Computing, vol. 74, pp. 343–353, 2019, doi: 10.1016/j.asoc.2018.10.042.
[6] Y. Hu, P. Baraldi, F. Di Maio, and E. Zio, “A COMPOSE-Based Method for Fault Diagnostics in Evolving Environment,” in Proc. Prognostics and System Health Management Conf. (PHM), 2015.
[7] Z.Zhang and Q. Yang, “Unsupervised Feature Learning With Reconstruction Sparse Filtering for Intelligent Fault Diagnosis of Rotating Machinery,” Applied Soft Computing, vol. 115, Art. no. 108207, 2022, doi: 10.1016/j.asoc.2021.108207.
[8] Z. Feng, M. Liang, and F. Chu, “Recent Advances in Time–Frequency Analysis Methods for Machinery Fault Diagnosis: A Review With Application Examples,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 38, no. 1, pp. 165–205, 2013, doi: 10.1016/j.ymssp.2013.01.017.
[9] W. Li, Z. Zhu, F. Jiang, G. Zhou, and G. Chen, “Fault Diagnosis of Rotating Machinery With a Novel Statistical Feature Extraction and Evaluation Method,” Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 50–51, pp. 414–426, 2015, doi: 10.1016/j.ymssp.2014.05.034.
[10] F. Lu, Q. Tong, Z. Feng, and Q. Wan, “Unbalanced Bearing Fault Diagnosis Under Various Speeds Based on Spectrum Alignment and Deep Transfer Convolution Neural Network,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 19, no. 7, pp. 8188–8198, Jul. 2023, doi: 10.1109/TII.2022.3217541.
[11] L. Jian, K. Shao, Y. Liu, J. Li, and X. Liang, “OEC: An Online Ensemble Classifier for Mining Data Streams With Noisy Labels,” Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 38, 2024, doi: 10.1007/s10618-023-00990-0.
[12] D. Mulimani, P. Patil, S. Totad, and R. Benni, “Online Detection and Adaptation of Concept Drift in Streaming Data Classification,” Procedia Computer Science, vol. 235, pp. 2803–2811, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.04.265.
[13] Z. Wu, H. Wang, J. Guo, Q. Yang, and J. Shao, “Learning Evolving Prototypes for Imbalanced Data Stream Classification With Limited Labels,” Information Sciences, vol. 679, Art. no. 120979, 2024, doi: 10.1016/j.ins.2024.120979.
[14] J. Li, K. Malialis, C. G. Panayiotou, and M. M. Polycarpou, “Unsupervised Incremental Learning With Dual Concept Drift Detection for Identifying Anomalous Sequences,” in Proc. Int. Joint Conf. Neural Networks (IJCNN), Yokohama, Japan, 2024.
[15] B. Jiao, H. M. Gomes, B. Xue, Y. Guo, and M. Zhang, “A Semi-Supervised Active Learning Neural Network for Data Streams With Concept Drift,” IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 20, no. 1, Feb. 2025, doi: 10.1109/MCI.2024.3486680.
[16] D. Himaja, V. Dondeti, S. Uppalapati, and S. Virupaksha, “Cluster-Based Active Learning for Classification of Evolving Streams,” Evolutionary Intelligence, vol. 17, 2024, doi: 10.1007/s12065-023-00879-3.
[17] B. Halder, K. M. A. Hasan, T. Amagasa, and M. M. Ahmed, “Autonomic Active Learning Strategy Using Cluster-Based Ensemble Classifier for Concept Drifts in Imbalanced Data Stream,” Knowledge and Information Systems, 2025, doi: 10.1007/s10115-025-02647-4.
[18] S. Li, W. Wang, X. Jiang, J. Hua, J. Mao, Y. Lu, X. Jia, D. Wang, Z. Wang, and Y. Lu, “DDAL: A Drift Detection Active Learning Mechanism,” in Proc. 11th Int. Conf. Advanced Cloud and Big Data (CBD), Ocean Flower Island, Hainan, China, 2023.