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基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型
1
作者
徐雨芯
曹建军
+2 位作者
王保卫
翁年凤
顾楚梅
《广西科学》
北大核心
2024年第5期1002-1010,共9页
为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异...
为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异性最大为目标,得到基分类器集合和对应特征子集集合。利用聚类方法将验证集划分为若干类,以验证集分类准确率最高为目标,为每簇验证集选择最优的基分类器子集和对应的特征子集。在测试阶段,对测试集进行聚类,仅比较每簇测试样本和每簇验证样本数据分布的最大均值差异值,减少运算时间。每簇测试样本在相似度最高的验证集所对应的特征子集集合和基分类器子集下进行预测,并根据不同权重基分类器预测结果的加权和进行最终决策。为验证方法的必要性和优越性,将本文方法与传统集成学习方法进行对比,结果表明,本文方法在信噪比分别为10、5 dB的条件下,分类准确率均提升约5%,具有更好的分类效果和泛化性能。
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关键词
特征
选择
动态选择性集成
支持向量机
蚁群优化算法
辐射源个体识别
二分类问题
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职称材料
基于动态选择性集成学习的供应链产销协商优化策略
被引量:
1
2
作者
武玉英
严勇
蒋国瑞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期191-196,共6页
针对当前Agent产销协商自适应学习效果差及协商环境动态变化的现状,考虑动态协商环境中的冲突水平、合作可能性、协商剩余时间对谈判的影响,利用熵值法确定3个影响因素的权重并进行线性加权。结合当前协商议题的差异性,构建基于动态选...
针对当前Agent产销协商自适应学习效果差及协商环境动态变化的现状,考虑动态协商环境中的冲突水平、合作可能性、协商剩余时间对谈判的影响,利用熵值法确定3个影响因素的权重并进行线性加权。结合当前协商议题的差异性,构建基于动态选择性集成学习的让步幅度预测模型,并提出供应链产销协商优化策略。实验结果表明,与单学习机协商策略相比,该策略提高了Agent自适应学习成功率及联合效用,并且能确保供应链产销双方受益,实现合作双方互利互赢的局面。
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关键词
动态选择性集成
学习
动态
协商环境
Agent产销协商
自适应学习
熵值法
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职称材料
一种基于近邻样本评估的动态选择性集成预测算法
被引量:
2
3
作者
曲文龙
李一漪
+1 位作者
陈笑屹
曲嘉一
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期802-810,共9页
针对现有的动态选择策略局限于寻找待测样本的局部相似样本,未充分考虑样本特征之间的重要性程度,从而对预测精度造成影响的问题,该文提出一种基于近邻样本评估的动态选择性集成预测算法。算法基于误差扰动度量出特征的重要性权值,并在...
针对现有的动态选择策略局限于寻找待测样本的局部相似样本,未充分考虑样本特征之间的重要性程度,从而对预测精度造成影响的问题,该文提出一种基于近邻样本评估的动态选择性集成预测算法。算法基于误差扰动度量出特征的重要性权值,并在此基础上进行样本近邻的相似性度量。根据不同的待测样本特点自动适应近邻数目,找到最佳近邻。通过最佳近邻对具有不同预测精度的学习器的性能评估,择优筛选出精度较高的学习器进行选择性集成预测。实验结果表明,相比原有集成学习算法和普通选择性集成算法,该算法预测精度得到进一步提升,表现出良好的预测效果和较强的预测性能。
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关键词
动态选择性集成
回归预测
近邻样本
相似度量
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职称材料
题名
基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型
1
作者
徐雨芯
曹建军
王保卫
翁年凤
顾楚梅
机构
国防科技大学第六十三研究所
南京信息工程大学计算机与软件学院
出处
《广西科学》
北大核心
2024年第5期1002-1010,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61371196)
中国博士后科学基金特别资助项目(2015M582832)
国家重大科技专项(2015ZX01040201-003)资助。
文摘
为提高辐射源个体识别的准确率,降低动态选择性集成的计算复杂度,本文提出基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型(FSC-DES)。利用归一化皮尔森相关系数法度量不同基分类器间混淆矩阵的差异性,以各基分类器准确率最高及基分类器间差异性最大为目标,得到基分类器集合和对应特征子集集合。利用聚类方法将验证集划分为若干类,以验证集分类准确率最高为目标,为每簇验证集选择最优的基分类器子集和对应的特征子集。在测试阶段,对测试集进行聚类,仅比较每簇测试样本和每簇验证样本数据分布的最大均值差异值,减少运算时间。每簇测试样本在相似度最高的验证集所对应的特征子集集合和基分类器子集下进行预测,并根据不同权重基分类器预测结果的加权和进行最终决策。为验证方法的必要性和优越性,将本文方法与传统集成学习方法进行对比,结果表明,本文方法在信噪比分别为10、5 dB的条件下,分类准确率均提升约5%,具有更好的分类效果和泛化性能。
关键词
特征
选择
动态选择性集成
支持向量机
蚁群优化算法
辐射源个体识别
二分类问题
Keywords
feature selection
dynamic ensemble selection
support vector machine
ant colony Optimization
specific emitter identification
binary classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于动态选择性集成学习的供应链产销协商优化策略
被引量:
1
2
作者
武玉英
严勇
蒋国瑞
机构
北京工业大学经济与管理学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期191-196,共6页
基金
国家自然科学基金(71371018)
文摘
针对当前Agent产销协商自适应学习效果差及协商环境动态变化的现状,考虑动态协商环境中的冲突水平、合作可能性、协商剩余时间对谈判的影响,利用熵值法确定3个影响因素的权重并进行线性加权。结合当前协商议题的差异性,构建基于动态选择性集成学习的让步幅度预测模型,并提出供应链产销协商优化策略。实验结果表明,与单学习机协商策略相比,该策略提高了Agent自适应学习成功率及联合效用,并且能确保供应链产销双方受益,实现合作双方互利互赢的局面。
关键词
动态选择性集成
学习
动态
协商环境
Agent产销协商
自适应学习
熵值法
Keywords
dynamic selective ensemble learning
dynamic negotiation environment
Agent production and marketing negation
self-adaptive learning
entropy evaluation method
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于近邻样本评估的动态选择性集成预测算法
被引量:
2
3
作者
曲文龙
李一漪
陈笑屹
曲嘉一
机构
河北地质大学信息工程学院
河北科技大学理学院
出处
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期802-810,共9页
基金
河北省重点研发计划资助项目(18212005)
河北省自然科学基金资助项目(F2016403055)。
文摘
针对现有的动态选择策略局限于寻找待测样本的局部相似样本,未充分考虑样本特征之间的重要性程度,从而对预测精度造成影响的问题,该文提出一种基于近邻样本评估的动态选择性集成预测算法。算法基于误差扰动度量出特征的重要性权值,并在此基础上进行样本近邻的相似性度量。根据不同的待测样本特点自动适应近邻数目,找到最佳近邻。通过最佳近邻对具有不同预测精度的学习器的性能评估,择优筛选出精度较高的学习器进行选择性集成预测。实验结果表明,相比原有集成学习算法和普通选择性集成算法,该算法预测精度得到进一步提升,表现出良好的预测效果和较强的预测性能。
关键词
动态选择性集成
回归预测
近邻样本
相似度量
Keywords
dynamic selective ensemble
regression prediction
nearest neighbor sample
similarity measure
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征选择和聚类的动态选择性集成模型
徐雨芯
曹建军
王保卫
翁年凤
顾楚梅
《广西科学》
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于动态选择性集成学习的供应链产销协商优化策略
武玉英
严勇
蒋国瑞
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于近邻样本评估的动态选择性集成预测算法
曲文龙
李一漪
陈笑屹
曲嘉一
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
在线阅读
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职称材料
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