一种基于生物地理学优化算法的集成选择方法

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户：ewenxj860411

【摘要】

：

集成选择发生在集成结论合成之前,所有的个体学习器已经生成后对某些不满足精度要求或多样性要求的个体进行剔除,从而用较少的个体集成获得同原始集成相同,甚至更好的泛化性能,同时降低系统的存储和计算开销。基于一种新的优化算法——生物地理学优化算法(Biogeography-based optimization,BBO),对获得的初始集成个体依据个体的预测精度和个体之间的多样性准则设置目标函数,进行优化选择

【作者】

：

丁智国费敏锐马海平

【机构】

：

上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室,浙江师范大学数理与信息工程学院,

【出处】

：

系统仿真学报

【发表日期】

：

2014年05期

【关键词】

：

ensemble learning selective ensemble biogeography-based optimization (BBO) gen

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