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1
1.
基于聚类算法的选择性神经网络集成
总被引:11,自引:0,他引:11
李国正
杨杰
孔安生
陈念贻
《复旦学报(自然科学版)》
2004,43(5):689-691,695
为了提高集成个体的差异度,提出了一种利用聚类算法去除冗余个体的选择性集成方法,该方法通过使用神经网络作为基学习器,并在多值分类数据集上进行实验.结果表明,该技术计算效率高,精度与稳健性也与基于遗传算法的选择性集成方法相当甚至占优.
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