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付倩

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习机
  • 1篇准确率
  • 1篇稳定性
  • 1篇极限学习机

机构

  • 1篇江苏大学

作者

  • 1篇韩飞
  • 1篇叶松林
  • 1篇付倩

传媒

  • 1篇无线通信技术

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种改进的集成在线顺序极限学习机被引量：1
2013年
针对传统的集成在线顺序极限学习机在集成决策时忽略各个学习机的分类性能而平均设置集成权重,导致集成系统分类准确率较低且不稳定,就此提出一种新的集成规则。在改进的方法中,首先根据每个在线顺序极限学习机在验证集上的分类准确率对被集成的学习机进行筛选;其次,再根据每个被集成进来的学习机在验证集上的分类准确率设置该学习机的集成投票权重。在四个标准分类数据集上的实验结果表明,本文提出的集成在线顺序极限学习机能够以更高的稳定性获得更高的分类准确率。
付倩韩飞叶松林
关键词：准确率稳定性
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共1页<1>
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