Artykuły w czasopismach na temat „Concept Drift Detection”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Concept Drift Detection”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Zhu, Jiaqi, Shaofeng Cai, Fang Deng, Beng Chin Ooi i Wenqiao Zhang. "METER: A Dynamic Concept Adaptation Framework for Online Anomaly Detection". Proceedings of the VLDB Endowment 17, nr 4 (grudzień 2023): 794–807. http://dx.doi.org/10.14778/3636218.3636233.
Pełny tekst źródłaSakurai, Guilherme Yukio, Jessica Fernandes Lopes, Bruno Bogaz Zarpelão i Sylvio Barbon Junior. "Benchmarking Change Detector Algorithms from Different Concept Drift Perspectives". Future Internet 15, nr 5 (29.04.2023): 169. http://dx.doi.org/10.3390/fi15050169.
Pełny tekst źródłaToor, Affan Ahmed, Muhammad Usman, Farah Younas, Alvis Cheuk M. Fong, Sajid Ali Khan i Simon Fong. "Mining Massive E-Health Data Streams for IoMT Enabled Healthcare Systems". Sensors 20, nr 7 (9.04.2020): 2131. http://dx.doi.org/10.3390/s20072131.
Pełny tekst źródłaKumar, Sanjeev, Ravendra Singh, Mohammad Zubair Khan i Abdulfattah Noorwali. "Design of adaptive ensemble classifier for online sentiment analysis and opinion mining". PeerJ Computer Science 7 (5.08.2021): e660. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.660.
Pełny tekst źródłaDries, Anton, i Ulrich Rückert. "Adaptive concept drift detection". Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal 2, nr 5-6 (18.11.2009): 311–27. http://dx.doi.org/10.1002/sam.10054.
Pełny tekst źródłaPalli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Heitor Murilo Gomes, Manzoor Ahmed Hashmani i Abdul Rehman Gilal. "An Experimental Analysis of Drift Detection Methods on Multi-Class Imbalanced Data Streams". Applied Sciences 12, nr 22 (17.11.2022): 11688. http://dx.doi.org/10.3390/app122211688.
Pełny tekst źródłaHu, Hanqing, i Mehmed Kantardzic. "Heuristic ensemble for unsupervised detection of multiple types of concept drift in data stream classification". Intelligent Decision Technologies 15, nr 4 (10.01.2022): 609–22. http://dx.doi.org/10.3233/idt-210115.
Pełny tekst źródłaSun, Yange, Zhihai Wang, Yang Bai, Honghua Dai i Saeid Nahavandi. "A Classifier Graph Based Recurring Concept Detection and Prediction Approach". Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (7.06.2018): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4276291.
Pełny tekst źródłaYOSHIDA, Kenichi. "Brute force concept drift detection". Procedia Computer Science 225 (2023): 1672–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.156.
Pełny tekst źródłaWares, Scott, John Isaacs i Eyad Elyan. "Burst Detection-Based Selective Classifier Resetting". Journal of Information & Knowledge Management 20, nr 02 (23.04.2021): 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0219649221500271.
Pełny tekst źródłaGâlmeanu, Honorius, i Răzvan Andonie. "Concept Drift Adaptation with Incremental–Decremental SVM". Applied Sciences 11, nr 20 (15.10.2021): 9644. http://dx.doi.org/10.3390/app11209644.
Pełny tekst źródłaMcKay, Helen, Nathan Griffiths, Phillip Taylor, Theo Damoulas i Zhou Xu. "Bi-directional online transfer learning: a framework". Annals of Telecommunications 75, nr 9-10 (październik 2020): 523–47. http://dx.doi.org/10.1007/s12243-020-00776-1.
Pełny tekst źródłaLu, Ning, Guangquan Zhang i Jie Lu. "Concept drift detection via competence models". Artificial Intelligence 209 (kwiecień 2014): 11–28. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2014.01.001.
Pełny tekst źródłaMulimani, Deepa C., Shashikumar G. Totad i Prakashgoud R. Patil. "Concept Drift Adaptation in Intrusion Detection Systems Using Ensemble Learning". International Journal of Natural Computing Research 10, nr 4 (1.10.2021): 1–22. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2021100101.
Pełny tekst źródłaKumar, Sanjeev, i Ravendra Singh. "Comparative Analysis of Drift Detection Based Adaptive Ensemble Model with Different Drift Detection Techniques". Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, nr 06 (29.06.2021): 49–55. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/06492.
Pełny tekst źródłaSankara Prasanna Kumar, M., A. P. Siva Kumar i K. Prasanna. "Data Mining Models of High Dimensional Data Streams, and Contemporary Concept Drift Detection Methods: a Comprehensive Review". International Journal of Engineering & Technology 7, nr 3.6 (4.07.2018): 148. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.6.14959.
Pełny tekst źródłaBarddal, Jean Paul, Heitor Murilo Gomes i Fabrício Enembreck. "Advances on Concept Drift Detection in Regression Tasks Using Social Networks Theory". International Journal of Natural Computing Research 5, nr 1 (styczeń 2015): 26–41. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2015010102.
Pełny tekst źródłaAlthabiti, Mashail Shaeel, i Manal Abdullah. "CDDM: Concept Drift Detection Model for Data Stream". International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 14, nr 10 (30.06.2020): 90. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v14i10.14803.
Pełny tekst źródłaSheluhin, Oleg I., Vyacheslav V. Barkov i Airapet G. Simonyan. "Concept drift detection in mobile applications classification using autoencoders". H&ES Research 15, nr 3 (2023): 20–29. http://dx.doi.org/10.36724/2409-5419-2023-15-3-20-29.
Pełny tekst źródłaChu, Renjie, Peiyuan Jin, Hanli Qiao i Quanxi Feng. "Intrusion detection in the IoT data streams using concept drift localization". AIMS Mathematics 9, nr 1 (2023): 1535–61. http://dx.doi.org/10.3934/math.2024076.
Pełny tekst źródłaLEE, Jeonghoon, i Yoon-Joon LEE. "Concept Drift Detection for Evolving Stream Data". IEICE Transactions on Information and Systems E94-D, nr 11 (2011): 2288–92. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.e94.d.2288.
Pełny tekst źródłaBeshah, Yonas Kibret, Surafel Lemma Abebe i Henock Mulugeta Melaku. "Drift Adaptive Online DDoS Attack Detection Framework for IoT System". Electronics 13, nr 6 (7.03.2024): 1004. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13061004.
Pełny tekst źródłaDesale, Ketan Sanjay, i Swati Shinde. "Real-Time Concept Drift Detection and Its Application to ECG Data". International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, nr 10 (19.10.2021): 160. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i10.25473.
Pełny tekst źródłaMehmood, Tajwar, Seemab Latif, Nor Shahida Mohd Jamail, Asad Malik i Rabia Latif. "LSTMDD: an optimized LSTM-based drift detector for concept drift in dynamic cloud computing". PeerJ Computer Science 10 (31.01.2024): e1827. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1827.
Pełny tekst źródłaSubha, S., i J. G. R. Sathiaseelan. "Combination of One-Class and Multi-Class Anomaly Detection Using Under-Sampling and Ensemble Technique in IoT Healthcare Data". Indian Journal Of Science And Technology 17, nr 5 (31.01.2024): 386–96. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v17i5.1645.
Pełny tekst źródłaAbdualrhman, Mohammed Ahmed Ali, i M. C. Padma. "Deterministic Concept Drift Detection in Ensemble Classifier Based Data Stream Classification Process". International Journal of Grid and High Performance Computing 11, nr 1 (styczeń 2019): 29–48. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2019010103.
Pełny tekst źródłaAdebayo, Oluwadare Samuel, Thompson Aderonke Favour-Bethy, Owolafe Otasowie i Orogun Adebola Okunola. "Comparative Review of Credit Card Fraud Detection using Machine Learning and Concept Drift Techniques". International Journal of Computer Science and Mobile Computing 12, nr 7 (30.07.2023): 24–48. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2023.v12i07.004.
Pełny tekst źródłaManikandaraja, Abishek, Peter Aaby i Nikolaos Pitropakis. "Rapidrift: Elementary Techniques to Improve Machine Learning-Based Malware Detection". Computers 12, nr 10 (28.09.2023): 195. http://dx.doi.org/10.3390/computers12100195.
Pełny tekst źródłaNamitha K. i Santhosh Kumar G. "Concept Drift Detection in Data Stream Clustering and its Application on Weather Data". International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems 11, nr 1 (styczeń 2020): 67–85. http://dx.doi.org/10.4018/ijaeis.2020010104.
Pełny tekst źródłaLi, Xiangjun, Yong Zhou, Ziyan Jin, Peng Yu i Shun Zhou. "A Classification and Novel Class Detection Algorithm for Concept Drift Data Stream Based on the Cohesiveness and Separation Index of Mahalanobis Distance". Journal of Electrical and Computer Engineering 2020 (19.03.2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4027423.
Pełny tekst źródłaOmori, Nicolas Jashchenko, Gabriel Marques Tavares, Paolo Ceravolo i Sylvio Barbon Jr. "Comparing Concept Drift Detection with Process Mining Software". iSys - Brazilian Journal of Information Systems 13, nr 4 (31.07.2020): 101–25. http://dx.doi.org/10.5753/isys.2020.832.
Pełny tekst źródłaDu, L., Q. Song, L. Zhu i X. Zhu. "A Selective Detector Ensemble for Concept Drift Detection". Computer Journal 58, nr 3 (20.06.2014): 457–71. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/bxu050.
Pełny tekst źródłaZambon, Daniele, Cesare Alippi i Lorenzo Livi. "Concept Drift and Anomaly Detection in Graph Streams". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 29, nr 11 (listopad 2018): 5592–605. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2018.2804443.
Pełny tekst źródłaCabral, Danilo Rafael de Lima, i Roberto Souto Maior de Barros. "Concept drift detection based on Fisher’s Exact test". Information Sciences 442-443 (maj 2018): 220–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.02.054.
Pełny tekst źródłaAdams, Jan Niklas, Cameron Pitsch, Tobias Brockhoff i Wil M. P. van der Aalst. "An Experimental Evaluation of Process Concept Drift Detection". Proceedings of the VLDB Endowment 16, nr 8 (kwiecień 2023): 1856–69. http://dx.doi.org/10.14778/3594512.3594517.
Pełny tekst źródłaSun, Yingying, Jusheng Mi i Chenxia Jin. "Entropy-based concept drift detection in information systems". Knowledge-Based Systems 290 (kwiecień 2024): 111596. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111596.
Pełny tekst źródłaGandhi, Jay, i Vaibhav Gandhi. "Novel Class Detection with Concept Drift in Data Stream - AhtNODE". International Journal of Distributed Systems and Technologies 11, nr 1 (styczeń 2020): 15–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijdst.2020010102.
Pełny tekst źródłaMahdi, Osama A., Eric Pardede, Nawfal Ali i Jinli Cao. "Fast Reaction to Sudden Concept Drift in the Absence of Class Labels". Applied Sciences 10, nr 2 (14.01.2020): 606. http://dx.doi.org/10.3390/app10020606.
Pełny tekst źródłaPalli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Abdul Rehman Gilal, Aeshah Alsughayyir, Heitor Murilo Gomes, Abdullah Alshanqiti i Mazni Omar. "Online Machine Learning from Non-stationary Data Streams in the Presence of Concept Drift and Class Imbalance: A Systematic Review". Journal of Information and Communication Technology 23, nr 1 (30.01.2024): 105–39. http://dx.doi.org/10.32890/jict2024.23.1.5.
Pełny tekst źródłaSato, Denise Maria Vecino, Sheila Cristiana De Freitas, Jean Paul Barddal i Edson Emilio Scalabrin. "A Survey on Concept Drift in Process Mining". ACM Computing Surveys 54, nr 9 (31.12.2022): 1–38. http://dx.doi.org/10.1145/3472752.
Pełny tekst źródłaVyawhare, Chaitanya R., Reshma Y. Totare, Prashant S. Sonawane i Purva B. Deshmukh. "Machine Learning System for Malicious Website Detection using Concept Drift Detection". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, nr 5 (31.05.2022): 47–55. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42048.
Pełny tekst źródłaElkhawaga, Ghada, Mervat Abuelkheir, Sherif I. Barakat, Alaa M. Riad i Manfred Reichert. "CONDA-PM—A Systematic Review and Framework for Concept Drift Analysis in Process Mining". Algorithms 13, nr 7 (3.07.2020): 161. http://dx.doi.org/10.3390/a13070161.
Pełny tekst źródłaHenke, Marcia, Eulanda Santos, Eduardo Souto i Altair O. Santin. "Spam Detection Based on Feature Evolution to Deal with Concept Drift". JUCS - Journal of Universal Computer Science 27, nr 4 (28.04.2021): 364–86. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.66284.
Pełny tekst źródłaYang, Rui, Shuliang Xu i Lin Feng. "An Ensemble Extreme Learning Machine for Data Stream Classification". Algorithms 11, nr 7 (17.07.2018): 107. http://dx.doi.org/10.3390/a11070107.
Pełny tekst źródłaChen, Xue, Yang Song, Wei Xiong, Yutao Lu i Xingen Wang. "Research on Web Robot Detection Technology for Concept Drift". Journal of Physics: Conference Series 2010, nr 1 (1.09.2021): 012161. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2010/1/012161.
Pełny tekst źródłaMiyata, Yasushi, i Hiroshi Ishikawa. "Concept Drift Detection on Stream Data for Revising DBSCAN". IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 140, nr 8 (1.08.2020): 949–55. http://dx.doi.org/10.1541/ieejeiss.140.949.
Pełny tekst źródłaCejnek, Matous, i Ivo Bukovsky. "Concept drift robust adaptive novelty detection for data streams". Neurocomputing 309 (październik 2018): 46–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.04.069.
Pełny tekst źródłaEscovedo, Tatiana, Adriano Koshiyama, Andre Abs da Cruz i Marley Vellasco. "DetectA: abrupt concept drift detection in non-stationary environments". Applied Soft Computing 62 (styczeń 2018): 119–33. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.031.
Pełny tekst źródłaZenisek, Jan, Florian Holzinger i Michael Affenzeller. "Machine learning based concept drift detection for predictive maintenance". Computers & Industrial Engineering 137 (listopad 2019): 106031. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2019.106031.
Pełny tekst źródłaYu, Shujian, Zubin Abraham, Heng Wang, Mohak Shah, Yantao Wei i José C. Príncipe. "Concept drift detection and adaptation with hierarchical hypothesis testing". Journal of the Franklin Institute 356, nr 5 (marzec 2019): 3187–215. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2019.01.043.
Pełny tekst źródła