信息科学技术学院张国锋副教授团队的联合研究成果《CD-BTMSE: A Concept Drift detection model based on Bidirectional Temporal Convolutional Network and Multi-Stacking Ensemble learning》在计算机科学领域国际权威期刊《Knowledge-Based Systems》（中科院一区、TOP期刊、IF 8.8）在线发表。该成果由泰山学院、江苏大学、济南大学、Ghana Communication Technology University联合完成，江苏大学为第一完成单位和通讯作者单位。
本文提出一种基于双向时间卷积网络和多堆叠集成学习的概念漂移检测模型(即CD-BTMSE)。大量实验表明，CD-BTMSE模型在精度、召回率、f1测度和准确度等方面的检测效率都优于7个最先进的概念漂移检测模型，并且具有更好的稳定性。
该成果的研究得到山东省自然科学项目（ZR2021QF056、ZR2019LZH015）、泰山学者计划（tsqn202211280）、山东省网络环境智能计算技术重点实验室开放课题等项目的资助。
供稿审核人：张国锋
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编辑：王磊斌
终审：王成磊
