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基于RSBRA离散化方法的支持向量机集成
引用本文:蔡铁,伍星,李烨. 基于RSBRA离散化方法的支持向量机集成[J]. 科学技术与工程, 2008, 8(12): 3167-3170
作者姓名:蔡铁  伍星  李烨
作者单位:深圳信息职业技术学院信息技术研究所,深圳,518029;深圳信息职业技术学院信息技术研究所,深圳,518029;深圳信息职业技术学院信息技术研究所,深圳,518029
摘    要:提出一种新的基于离散化方法的支持向量机集成算法,该算法采用粗糙集和布尔推理离散化方法构造有差异的基分类器,进一步提高了集成学习机的分类性能.实验结果表明,所提算法具有明显优于单一支持向量机的分类性能,并能取得比传统的集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率.

关 键 词:支持向量机  离散化  支持向量机集成

SVM Ensemble Based on RSBRA Discretization Method
CAI Tie,WU Xing,LI Ye. SVM Ensemble Based on RSBRA Discretization Method[J]. Science Technology and Engineering, 2008, 8(12): 3167-3170
Authors:CAI Tie  WU Xing  LI Ye
Abstract:
Keywords:
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