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提出一种新颖的多分类器构造方法，它以最大纠错能力作为分类器选择标准。实现时，采用半监督协同训练技术，充分利用单分类器的互补性，同时最大化仲裁器的仲裁能力，以提高多分类器系统的分类精度。在毒性数据集上的实验结果表明了方法的可行性和有效性。
基于半监督技术的多分类器融合策略研究
【摘 要】
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提出一种新颖的多分类器构造方法，它以最大纠错能力作为分类器选择标准。实现时，采用半监督协同训练技术，充分利用单分类器的互补性，同时最大化仲裁器的仲裁能力，以提高多分类器系
【机 构】
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福建师范大学数学与计算机科学学院,福建师范大学网络安全与密码技术重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年25期
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