基于动态分类器集成系统的卷烟感官质量预测方法

• 作者: 张忠良 曾鸣 汤建国 童珂凡 雒兴刚
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 集成学习 分类算法 动态选择 卷烟感官评估 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 66-70,81
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5236字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.01.011

摘要

集成学习是一种可以有效改善分类系统性能的数据挖掘方法.采用动态分类器集成选择算法对卷烟感官质量进行智能评估.产生包含多个基分类器的分类器池;根据基分类器在被测样本邻域内的表现选择满足要求的分类器;采用被选择的分类器产生最终的预测结果.为了验证该方法的有效性,采用国内某烟草公司提供的卷烟感官评估历史数据集进行了实验比较分析.实验结果表明,与其他方法相比,该方法获得的效果明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤建国	云南中烟工业有限责任公司技术中心	14	14	2.0	3.0
2	曾鸣	杭州电子科技大学管理学院	12	64	3.0	7.0
3	雒兴刚	杭州电子科技大学管理学院	6	0	0.0	0.0
4	张忠良	杭州电子科技大学管理学院	5	0	0.0	0.0
5	童珂凡	杭州电子科技大学管理学院	1	0	0.0	0.0