作者：刘意图分类集成学习余度管理
摘要：针对基于频繁子图的图分类算法不能有效解决高效和分类正确率并存的矛盾,提出G-Bagging图分类算法。该算法利用传统图分类算法训练出多个基图分类器,集成学习加权构造集成分类器,余度管理实时更新权值。通过实验,表明G-Bagging算法降低了对最小支持度和训练样本空间大小的要求,即在算法效率提高的同时,保证了分类正确率。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《计算机与现代化》（CN：36-1137/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。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
部级期刊
人气 850248 评论 75
人气 228663 评论 65
人气 211871 评论 35
省级期刊
人气 211174 评论 71
