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摘要:
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.
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文献信息
篇名 兼顾正确率和差异性的自适应集成算法及应用
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
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
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 化学工程、环境工程
研究方向 页码范围 557-562
页数 6页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2011.03.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈德钊 112 1957 24.0 38.0
2 罗建宏 3 10 1.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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