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兼顾正确率和差异性的自适应集成算法及应用 被引量：1
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作者 罗建宏 陈德钊 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期557-562,共6页
针对如何从集成分类器中合理地筛选个体以提高集成学习的效果这一难题,提出了新的集成算法.该算法基于知识粒原理设计一种兼顾正确率和差异性的筛选指标,以便从训练的一批分类器中快速地选择个体组建成库;以自适应方式,针对每一类别生... 针对如何从集成分类器中合理地筛选个体以提高集成学习的效果这一难题,提出了新的集成算法.该算法基于知识粒原理设计一种兼顾正确率和差异性的筛选指标,以便从训练的一批分类器中快速地选择个体组建成库;以自适应方式,针对每一类别生成特定的集成分类器,这些集成分类器间存在包容性,由此构建的集成分类器组将占用较少的计算资源,并将以自适应方式进行分类决策.对多种模式分类问题的试验结果表明:与其他集成方法相比,该集成算法更为高效,稳定性更好,具有较强的泛化性能. 展开更多
关键词 集成分类器 集成学习 知识粒 正确率 差异性 自适应集成算法
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