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針對集成分類器由于基分類器過弱，需要犧牲大量訓(xùn)練時間才能取得高精度的問題，提出一種基于實例的強(qiáng)分類器快速集成方法FSE。首先通過基分類器評價方法剔除不合格分類器，再對分類器進(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。實驗通過與集成分類器Boosting在UCI數(shù)據(jù)庫和真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行比對，Boosting構(gòu)造的集成分類器的識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，使用FSE方法的集成分類器分別縮短了75%和80%的訓(xùn)練時間。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)SE集成模型能有效提高識別精度、縮短訓(xùn)練時間。
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