面向中间验证延迟与概念漂移的稳定区域增强在线学习方法

Zixin Zhong, Liyan Song, Fengzhen Tang, Bo Yuan

摘要

本文提出了一种稳定区域增强的在线学习方法，以应对机器人系统中的中间验证延迟和概念漂移问题。该方法通过动态调整学习区域，提高了模型在非平稳环境中的适应性和稳定性。

online learningconcept driftverification latencystable regionrobotics

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2021

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2018