| 基于属性约简的自采样集成分类方法 |
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| 引用本文： | 李朋飞,于洪. 基于属性约简的自采样集成分类方法[J]. 数据采集与处理, 2021, 36(3): 498-508 |
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| 作者姓名： | 李朋飞 于洪 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重庆 400065;重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61876027, 61751312, 61533020）资助项目。 |
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| 摘 要： | 现有的集成技术大多使用经过训练的各个分类器来组成集成系统,集成系统的庞大导致产生额外的内存开销和计算时间.为了提高集成分类模型的泛化能力和效率,在粗糙集属性约简的研究基础上,提出了一种基于属性约简的自采样集成分类方法.该方法将蚁群优化和属性约简相结合的策略应用在原始特征集上,进而得到多个最优的特征约简子空间,以任意一个...
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| 关 键 词： | 集成学习 属性约简 蚁群优化 粗糙集 自采样 |
| 收稿时间： | 2020-05-23 |
| 修稿时间： | 2020-11-01 |
Self-sampling Ensemble Classification Method Based on Attribute Reduction |
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| LI Pengfei,YU Hong. Self-sampling Ensemble Classification Method Based on Attribute Reduction[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2021, 36(3): 498-508 |
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| Authors: | LI Pengfei YU Hong |
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| Affiliation: | 1.Chongqing Key Laboratory of Computational Intelligence, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China;2.School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ensemble learning attribute reduction ant colony optimization rough set self-sampling |
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