D4方法：基于马尔可夫流式学习的分布方向转移消歧技术及其在在线分类中的应用

　　本文提出D4（分布方向转移）方法，创新性地通过自适应宽度调整与最优子空间投影技术，解决超椭球模型（Hyper-ellipsoids）在流式数据分类中的重叠区域歧义问题。该方法在9个数据集上验证了其卓越的准确率、宏F1值及计算效率，为实时生物医学监测与异常检测提供了突破性解决方案。

　　

Highlight

本研究针对超椭球学习范式中的核心挑战——分类歧义性问题，提出突破性的D⁴框架。该框架通过动态宽度调整机制与分布方向转移技术，在保持马尔可夫性质的前提下显著提升重叠区域分类精度。

Problem Formulation

本研究致力于提升流式数据环境中单次学习丢弃式分类器（SPDAL）的预测准确性，重点解决超椭球模型的参数自适应与类间重叠区域分类问题。

Relevant Background

研究涉及单次学习（Single-Pass Learning）与丢弃式学习（Discard-After-Learning）范式，这些方法虽能有效控制内存占用，但面临模型参数优化与分类歧义的双重挑战。

Proposed Concepts and Algorithms

为突破现有SPDAL方法的局限，本研究提出两大创新机制：

1. 1.
   新型自适应宽度调整公式：通过数据驱动适应性与动力学稳定性的结合，实现超椭球边界的鲁棒性调整
2. 2.
   分布方向转移技术（D⁴）：通过将数据投影至最优分离子空间，在不改变已学习模型的前提下彻底解决重叠区域分类歧义

Experimental Results

实验评估涵盖五个维度：

1. 1.
   消融研究验证各组件贡献度
2. 2.
   投影特征向量数量与宽度更新权重的参数敏感性分析
3. 3.
   与最先进在线分类器在9个基准数据集（样本量2,011-567,498）的性能对比
4. 4.
   模型在线适应性与时间空间复杂度分析
5. 5.
   生成模型紧凑性评估

Conclusion and Further Research

本研究提出的超椭球学习框架通过D⁴技术有效解决了流式数据分类中的重叠区域歧义问题。自适应宽度调整机制与分布方向转移技术的结合，为实时生物医学监测、网络异常检测等场景提供了兼具高效性与准确性的解决方案。