【摘 要】
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本文对基于粗集约简的支持向量机集成方法及其应用进行了研究。文章以传统的Bagging算法为基准算法，以SVM为网络个体，以UCI标准数据集为试验数据，重点比较了RRSE算法和传统Baggi
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本文对基于粗集约简的支持向量机集成方法及其应用进行了研究。文章以传统的Bagging算法为基准算法，以SVM为网络个体，以UCI标准数据集为试验数据，重点比较了RRSE算法和传统Bagging算法的泛化能力。试验结果表明，与Bagging相比，RRSE具有更好、更稳定的泛化能力，对分布不均匀的数掘集具有更好的适应能力，并且降低了集成学习器训练生成过程中的不确定性。同时，文章提出的RRSE算法克服了AB算法的局限性，具有更小的时间和空间复杂性。
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