【摘 要】
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由于信息技术的飞速发展,在实际的数据处理过程中,单个分类器往往不能满足:①要求越来越高的数据分类精度和运行速度;②更强的泛化性能;③有效地适用于大样本数据分类。将旋
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300151)和江苏省自然科学基金(BK20161268)资助
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由于信息技术的飞速发展,在实际的数据处理过程中,单个分类器往往不能满足:①要求越来越高的数据分类精度和运行速度;②更强的泛化性能;③有效地适用于大样本数据分类。将旋转森林算法(rotation-forest,ROF)与极限学习机(extreme learning machine,ELM)相结合,有效地解决了旋转森林算法中过拟合现象的发生;同时也提高了算法的分类性能。最后通过UCI数据集的实验验证表明,和传统的集成分类算法相比,算法R-ELM-C与Bagging、Adaboosting、Rotboost、R
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