基于RSBRA离散化方法的支持向量机集成

摘要：

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.

关键词：支持向量机、离散化、支持向量机集成

所属期刊栏目：8

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：深圳科技计划项目SZKJ0601

在线出版日期：2008-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3167-3170