基于集成学习的覆盖算法

• 作者: 冯伦阔 张新建 李永顺 贾瑞玉
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 覆盖算法 集成学习 交叉覆盖 集成覆盖
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.07.022

摘要

介绍了传统的领域覆盖算法和交叉算法,并分析它们各自存在的缺点以及造成这些缺点的原因.针对传统的领域覆盖算法存在的泛化能力不足以及交叉覆盖算法存在的正确率不高的问题,提出了一种新的改进算法--基于集成学习的覆盖算法(CABE).CABE是利用集成学习来整合交叉覆盖算法和领域覆盖算法,是通过对领域覆盖算法中的拒识样本的处理来提升算法的精度.使用UCI数据集进行实验,实验结果表明,改进的算法提高了算法分类的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾瑞玉	安徽大学计算机科学与技术学院	62	688	17.0	23.0
5	李永顺	安徽大学计算机科学与技术学院	7	27	4.0	5.0
9	冯伦阔	安徽大学计算机科学与技术学院	3	18	3.0	3.0