【摘 要】
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集成剪枝是提高分类器集成性能的一种关键性技术,其通过选择较小规模的基分类器,获得更优的集成性能.目前集成剪枝方法通常单独采用基分类器间的差异性测度或元启发式算法,进
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室,湖州师范学院商学院,安徽财经大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(91546108,71490725);国家重点研发计划项目(2016YFF0202604);安徽省自然科学基金(1908085QG298,1708085MG169);安徽省教育厅人文社科项目(JS2017AJRW0135);湖州市科技计划自然科学基金项目(2018YZ11);过程优化与智能决策教育部重点实验室开放课题资助~~
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集成剪枝是提高分类器集成性能的一种关键性技术,其通过选择较小规模的基分类器,获得更优的集成性能.目前集成剪枝方法通常单独采用基分类器间的差异性测度或元启发式算法,进行集成剪枝.基分类器的平均精度和差异性被广泛认为是集成剪枝的两个重要指标,但增大基分类器间差异性势必会减小其平均分类精度,提高基分类器的平均精度亦会降低其差异性.故在基分类器的平均精度和差异性之间存在一个平衡状态,使得集成性能最优,找到该平衡状态才是集成剪枝成功的关键.集成剪枝是一个NP完全问题,采用差异性测度仅能剔除集成系统中部分冗余的基分类
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