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摘要:
提出一种建立在局部最优基础上的动态集成选择算法,并从理论上对算法进行了分析.该算法首先在多个局部特征空间上构造最优集成,然后使用动态集成选择技术对未知样本进行识别.局部空间上的集成构造问题被转换为一个单目标优化问题,并使用多种群遗传算法进行了求解.基于UCI数据集的实验表明,相对于现有的动态分类器选择算法和动态集成选择算法,新算法能够取得更高的识别率.同时,相对于现有的动态集成选择算法,新算法构造的集成规模更小,识别速度更快.
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文献信息
篇名 一种局部最优型动态集成选择算法
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 多分类器系统 动态分类器选择 动态集成选择 局部最优型动态集成选择算法
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 人工智能研究与其它
研究方向 页码范围 1005-1011
页数 分类号 TP183
字数 9084字 语种 中文
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研究主题发展历程
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动态集成选择
局部最优型动态集成选择算法
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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17
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