公开(公告)号：CN117931892A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410103963.8

申请日：2024-01-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄海辉 ,  欧阳宇翔 ,  徐光侠 ,  董景楠 ,  张鹏 ,  张帆 ,  黄德玲

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/2453 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明提供一种基于增量学习解决概念漂移的近似查询处理方法，包括：获取查询样本集，对查询样本集进行划分得到多个查询样本子集；针对每个查询样本子集分别进行均匀采样构建一个对应的训练集；并利用每个训练集分别对两个BNNs贝叶斯神经网络进行训练构建初始后验混合高斯分布模型；利用EM算法对初始后验混合高斯分布模型进行近似得到估计后验混合高斯分布模型；当数据库中有新的查询样本数据集到达时，则对估计后验混合高斯分布模型进行更新；根据最终的估计后验混合高斯分布模型和用户的查询语句返回用户的查询结果，本发明很好地应对新插入数据的查询，并且避免对旧数据的遗忘，节省了存储资源的开销。