文件名称:论文研究-基于半监督技术的多分类器融合策略研究.pdf
文件大小:749KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-02 17:08:34
论文研究
提出一种新颖的多分类器构造方法,它以最大纠错能力作为分类器选择标准。实现时,采用半监督协同训练技术,充分利用单分类器的互补性,同时最大化仲裁器的仲裁能力,以提高多分类器系统的分类精度。在毒性数据集上的实验结果表明了方法的可行性和有效性。
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论文研究
提出一种新颖的多分类器构造方法,它以最大纠错能力作为分类器选择标准。实现时,采用半监督协同训练技术,充分利用单分类器的互补性,同时最大化仲裁器的仲裁能力,以提高多分类器系统的分类精度。在毒性数据集上的实验结果表明了方法的可行性和有效性。