【摘 要】
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针对基于约束得分的特征选择容易受成对约束的组成和基数影响的问题,提出了一种基于约束得分的动态集成选择算法(dynamic ensemble selection based on bagging constraint s
【机 构】
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解放军电子工程学院网络系,东华理工大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61004069);安徽省自然科学基金资助项目(1208085QF107)
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针对基于约束得分的特征选择容易受成对约束的组成和基数影响的问题,提出了一种基于约束得分的动态集成选择算法(dynamic ensemble selection based on bagging constraint score,BCS-DES)。该算法将bagging约束得分(bagging constraint score,BCS)引入动态集成选择算法,通过将样本空间划分为不同的区域,使用多种群并行遗传算法为不同测试样本选择局部最优的分类集成,达到提高分类精度的目的。在UCI实验数据集上进行的实验表明,BCS-DES算法较现有的特征选择算法受成对约束组成和基数影响更小,效果更好。
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