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針對(duì)集成分類器由于基分類器過(guò)弱，需要犧牲大量訓(xùn)練時(shí)間才能取得高精度的問(wèn)題，提出一種基于實(shí)例的強(qiáng)分類器快速集成方法FSE。首先通過(guò)基分類器評(píng)價(jià)方法剔除不合格分類器，再對(duì)分類器進(jìn)行精確度和差異性排序，從而得到一組精度最高、差異性最大的分類器；然后通過(guò)FSE集成算法打破已有的樣本分布，重新采樣使分類器更多地關(guān)注難學(xué)習(xí)的樣本，并以此決定各分類器的權(quán)重并集成。實(shí)驗(yàn)通過(guò)與集成分類器Boosting在UCI數(shù)據(jù)庫(kù)和真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行比對(duì)，Boosting構(gòu)造的集成分類器的識(shí)別精度最高分別能達(dá)到90. 2%和90. 4%，而使用FSE方法的集成分類器精度分別能達(dá)到95. 6%和93. 9%；而且兩者在達(dá)到相同精度時(shí)，使用FSE方法的集成分類器分別縮短了75%和80%的訓(xùn)練時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)SE集成模型能有效提高識(shí)別精度、縮短訓(xùn)練時(shí)間。
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