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摘要:
纠错输出编码作为解决多类分类问题的通用集成框架,能有效的把多类问题分解为二类问题从而使问题得以简化.然而在生成基分类器的过程中,经常面临提高基分类器之间的差异性和增加各基分类器与集成分类器学习的一致性的矛盾,称之为consistent-diverse平衡问题.在保证差异性的前提下减小由学习不一致性引起的分类错误率是解决该平衡问题的一个出发点,在此利用加权解码,通过对加权系数矩阵的再学习进而减弱和消除由基分类器学习不一致性产生的误差.实验利用人工数据集和UCI数据集分别加以验证,结果表明以集成分类器的分类错误率为适应度函数的遗传算法搜索出的最优加权系数矩阵相比其它方法产生的系数矩阵在解决consistent-diverse平衡问题更具有优越性.
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文献信息
篇名 加权解码在解决纠错输出编码Consistent- Diverse平衡问题的应用
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 纠错输出码 多类分类 加权解码 遗传算法
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1514-1522
页数 分类号 TN912.34
字数 7762字 语种 中文
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研究主题发展历程
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纠错输出码
多类分类
加权解码
遗传算法
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相关学者/机构
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电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
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206555
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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