李烨
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：深圳信息职业技术学院更多>>
- 发文基金：深圳市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于离散化方法的支持向量机集成研究
- 2008年
- 基于数据离散化方法,提出一种新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,并引入一致度指标控制离散化过程,可进一步提高集成学习的分类性能。实验结果表明,该算法不仅具有明显优于单一支持向量机的分类性能,而且能取得比传统集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率。
- 蔡铁伍星李烨
- 关键词：支持向量机集成离散化
- 基于RSBRA离散化方法的支持向量机集成被引量：2
- 2008年
- 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。
- 蔡铁伍星李烨
- 关键词：支持向量机离散化支持向量机集成
- 集成学习中基于离散化方法的基分类器构造研究被引量：4
- 2008年
- 为构造集成学习中具有差异性的基分类器,提出基于数据离散化的基分类器构造方法,并用于支持向量机集成。该方法采用粗糙集和布尔推理离散化算法处理训练样本集,能有效删除不相关和冗余的属性,提高基分类器的准确性和差异性。实验结果表明,所提方法能取得比传统集成学习算法Bagging和Adaboost更好的性能。
- 蔡铁伍星李烨
- 关键词：离散化支持向量机集成
