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多模式扰动模型动态加权SVM集成研究
被引量：
1
1
作者
常甜甜
赵玲玲
+1 位作者
刘红卫
周水生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第6期196-198,201,共4页
针对集成学习中bootstrap方法不能产生具有较大差异性的成员分类器,提出基于多模式扰动模型动态加权SVM集成方法。该方法在训练样本中使用bootstrap采样产生扰动,在输入特征中使用PCA特征滤波子空间法产生扰动,用自动模型选择法来动态...
针对集成学习中bootstrap方法不能产生具有较大差异性的成员分类器,提出基于多模式扰动模型动态加权SVM集成方法。该方法在训练样本中使用bootstrap采样产生扰动,在输入特征中使用PCA特征滤波子空间法产生扰动,用自动模型选择法来动态扰动每个成员分类器的参数,用分类精度对成员分类器加权集成扰动输出。实验结果表明该方法比常用的bootstrap集成方法具有更好的集成效果。
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关键词
集成学习
支持向量机
自动模型选择
多模式扰动
主成分分析
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职称材料
题名
多模式扰动模型动态加权SVM集成研究
被引量：
1
1
作者
常甜甜
赵玲玲
刘红卫
周水生
机构
西安电子科技大学理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第6期196-198,201,共4页
基金
国家自然科学基金No.60603098~~
文摘
针对集成学习中bootstrap方法不能产生具有较大差异性的成员分类器,提出基于多模式扰动模型动态加权SVM集成方法。该方法在训练样本中使用bootstrap采样产生扰动,在输入特征中使用PCA特征滤波子空间法产生扰动,用自动模型选择法来动态扰动每个成员分类器的参数,用分类精度对成员分类器加权集成扰动输出。实验结果表明该方法比常用的bootstrap集成方法具有更好的集成效果。
关键词
集成学习
支持向量机
自动模型选择
多模式扰动
主成分分析
Keywords
ensemble learning
Support Vector Machine （SVM）
automatic model selection
multimodal perturbation
Principal Component Analysis（PCA）
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多模式扰动模型动态加权SVM集成研究
常甜甜
赵玲玲
刘红卫
周水生
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
1
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