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为了提高支撑矢量机的泛化性能，利用l倍交叉筛选和控制样本特征属性策略建立了集成支撑矢量机，该集成策略加强了子分类器之间的互异性，进一步提高了集成学习机的分类性能，提高了学习机的泛化性能，同时具有较好的鲁棒性．
利用集成支撑矢量机提高分类性能
【摘 要】
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为了提高支撑矢量机的泛化性能，利用l倍交叉筛选和控制样本特征属性策略建立了集成支撑矢量机，该集成策略加强了子分类器之间的互异性，进一步提高了集成学习机的分类性能，提高了
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所
【出 处】
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西安电子科技大学学报
【发表日期】
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2007年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60372050,60133010）,国家863计划（2002AA135080）
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