计算机应用研究

作者：杨书蓉,韩萌,丁剑,李娟,朱诗能,代震龙,杨文艳,

单位：北方民族大学计算机科学与工程学院,银川750021；

关键词：概念漂移,数据流,Chernoff不等式,滑动窗口模型,复合检验策略,

基金：国家自然科学基金资助项目(62566001)；宁夏自然科学基金资助项目(2025AAC030054)；北方民族大学研究生创新项目(YCX24371)；；

为应对分类模型性能下降的问题，需要及时检测数据流中的概念漂移，以更新基分类器并提高分类准确性。提出一种基于均值的Chernoff界的检测机制，在提升漂移检测速度的同时，确保了较高的准确性。利用基于均值的Chernoff界，提出基于当前均值的Chernoff界和基于全局均值的Chernoff界。此外，为了增强检测的稳定性和精确性，设计复合检验策略，包括双重检验机制与先检测后验证机制，从而构建一种基于Chernoff界的概念漂移检测方法（CDDM）。最后，为了全面评估双重检验机制与先检测后验证机制的有效性，该方法变体并进行性能对比。实验结果表明，该方法在合成数据集上取得了最高85.97%的平均准确率，同时降低了8.80%的漂移检测延迟。实验验证了该方法在提高准确率的同时加快了检测速度。

来源：2026年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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