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基于集成学习的覆盖算法

作者:贾瑞玉 冯伦阔 李永顺 张新建覆盖算法集成学习交叉覆盖集成覆盖

摘要:介绍了传统的领域覆盖算法和交叉算法,并分析它们各自存在的缺点以及造成这些缺点的原因。针对传统的领域覆盖算法存在的泛化能力不足以及交叉覆盖算法存在的正确率不高的问题,提出了一种新的改进算法——基于集成学习的覆盖算法(CABE)。CABE是利用集成学习来整合交叉覆盖算法和领域覆盖算法,是通过对领域覆盖算法中的拒识样本的处理来提升算法的精度。使用UCI数据集进行实验,实验结果表明,改进的算法提高了算法分类的精度。

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计算机技术与发展

《计算机技术与发展》(CN:61-1450/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机技术与发展》在国内外有广泛的覆盖面,国内读者遍布全国32个省(市、自治区)以及港、澳、台地区,境外读者分布在北美、西欧、韩国、日本等38个国家和地区。

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