Adaptive quick reduct for feature drift detection

Data streams are ubiquitous and related to the proliferation of low-cost mobile devices, sensors, wireless networks and the Internet of Things. While it is well known that complex phenomena are not stationary and exhibit a concept drift when observed for a sufficiently long time, relatively few studies have addressed the related problem of feature drift. In this paper, a variation of the QuickReduct algorithm suitable to process data streams is proposed and tested: it builds an evolving reduct that dynamically selects the relevant features in the stream, removing the redundant ones and adding the newly relevant ones as soon as they become such. Tests on five publicly available datasets with an artificially injected drift have confirmed the effectiveness of the proposed method

AEIS: An Enhanced Approach for Extracting Useful Objects in Image Streams

المصطلح عنقدة البيانات المستمرة يشير الى عملية توزيع مستمرة للبيانات الجديدة والمتولدة بشكل مستمر الى مجاميع قابلة للتغيير بشكل مستمر لتمكين عملية التحليل المتزامنة للانماط الجديدة. على اية حال، توجه البحوث في مجال خوارزميات العنقدة الى وقتنا هذا متركزة على تحديث هذه الخوارزميات والتي تعمل مع البيانات الثابتة الى بيئة البيانات المستمرة او تطوير خوارزميات البيانات المستمرة. هذا البحث يقدم خوارزمية تجميع جديدة تدعى AEIS والتي تميز التواجدات الثابتة في الطور المباشر وكذلك تميز العناقيد في الطور غير المباشر للصور المستمرة. في هذا البحث، تم تقديم طريقة جديدة لايجاد وتحديد التواجدات المتمثلة بالصور المرسلة من المصدر سواء اكان كامرا او متحسس. التواجدات المستمرة هي تلك التواجدات التي من الممكن ان يتم فصلها عن خلفية الصورة المرسلة وتبقى بدون تغيير لفترة طويلة. استخلاص التواجدات الثابتة من الصور المرسلة له اهمية كبيرة في عملية اكتشاف بعض الاشياء المبهمة مثلا مراقبة الحقائب المشبوهه في المطارات والاماكن العامة، متابعة المركبات والصواريخ المرسلة الى الفضاء،متابعة حضائر الحيوانات، وتحليل الموجات المنعكسة من اعماق البحار والمحيطات. الخوارزمية المقترحة تعتمد على تحديد مناطق في الصورة المرسلة بتحديد البكسل التابعة لها ومقارنتها مع ظهور/اختفاء التواجدات. تقوم الخوارزمية في المرحلة الاولى بتحديد مجموعة البكسل التي تعود للتواجدات واختبارها باستخدام نموذج النظام. بعد ذلك، المجاميع من البكسل المميزة باللون الاسود يتم استخلاصها من الصورة. هذه هي طريقة استخلاص وتحديد التواجدات الثابتة. نتائج الخوارزمية المقترحة من الممكن ان يتم تحليلها باستخدام المصنفات، مختلف التواجدات المحددة عن بقية التواجدات، ونظام تحديد القرار لاكتشاف الاشياء غير المتوقعة. التركيز الرئيسي لهذا البحث هو على خوارزميات استخلاص المناطق المميزة من الصورة. على اية حال، الهيكل الكامل لاكتشاف التواجدات غير المتوقعة كذلك تم تقديمه في سبيل ان اكتشاف صحيح وحقيقي للاحداث. هذه الخوارزمية تم فحصها على بيانات افتراضية لغرض معرفة مدى فاعليتها.  النتائج النهائية للتجارب وثقت فاعلية وفائدة الخوارزمية المقترحة ومدى فرقها عن سابقاتهاData stream clustering alludes to the way toward gathering persistently arriving new information pieces into consistently changing gatherings to empower dynamic examination of division designs. Be that as it may, the fundamental consideration of research on clustering techniques till now has been worried about modification of the strategies refreshed for static datasets and changes of the accessible adjusted techniques. This paper shows a novel clustering (AEIS) method that distinguish stationary articles in online stage and gatherings in disconnected stage from information stream. A tale way to deal with discovery of stationary objects in the information streams is introduced. Stationary objects are these isolated from the static foundation, yet staying unmoving for a drawn out time. Extraction of stationary objects from images is helpful in programmed location of numerous applications, for example, unattended baggage, following an article like creatures, rockets, or reflected waves. The proposed method depends on discovery of image districts containing forefront picture pixels having stable qualities in time and checking their correspondence with the distinguished showing up/vanishing objects. In the primary phase of the method, steadiness of individual pixels having a place with items is tried utilizing a built model. Next, groups of pixels with stable shading (black) are separated from the image. Along these lines, stationary objects are recognized. The consequences of the calculation might be examined further by the classifier, isolating explicit objects (like baggage, creatures, rockets) from different objects, and the choice framework for unattended items identification. The primary focal point of the paper is on the method for extraction of stable image areas. Notwithstanding, a total structure for unattended objects location is likewise exhibited so as to demonstrate that the proposed methodology gives information to fruitful occasion identification. The aftereffects of tests wherein the proposed method was approved utilizing synthesised dataset are exhibited and talked about

Advancing synthesis of decision tree-based multiple classifier systems: an approximate computing case study

AbstractSo far, multiple classifier systems have been increasingly designed to take advantage of hardware features, such as high parallelism and computational power. Indeed, compared to software implementations, hardware accelerators guarantee higher throughput and lower latency. Although the combination of multiple classifiers leads to high classification accuracy, the required area overhead makes the design of a hardware accelerator unfeasible, hindering the adoption of commercial configurable devices. For this reason, in this paper, we exploit approximate computing design paradigm to trade hardware area overhead off for classification accuracy. In particular, starting from trained DT models and employing precision-scaling technique, we explore approximate decision tree variants by means of multiple objective optimization problem, demonstrating a significant performance improvement targeting field-programmable gate array devices