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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039
出 版 物:《模式识别与人工智能》 (Pattern Recognition and Artificial Intelligence)
年 卷 期:2010年第23卷第4期
页 面:565-571页
核心收录:
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金(No.60572128) 安徽省人才发展基金(No.2005Z029)资助项目
主 题:集成学习 选择性集成 差异性 成对差异性度量 并行计算
摘 要:有效地产生泛化能力强、差异大的个体学习器,是集成学习算法的关键.为了提高学习器的差异性和精度,文中提出一种基于成对差异性度量的选择性集成方法.同时研究一种改进方法,进一步提高方法的运算速度,且支持并行计算.最后通过使用BP神经网络作为基学习器,在UCI数据集上进行实验,并与Bagging、基于遗传算法的选择性集成(GASEN)算法进行比较.实验结果表明,该改进算法在性能上与GASEN算法相近的前提下,训练速度得到大幅提高.