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本文介绍了一类可用于分类器融合的泛组合逻辑算子，同时作为方法论基础研究了基于案例学习的泛逻辑运算符（算子）构造和选择方法，并以此构造分类器的融合器，实验数据集选择了UCI的spam数据集，并同其他融合方法进行了对比。结果表明本文所述方法具有较低的错误率和相应较高的查全率。
基于泛组合运算的分类器融合
【摘 要】
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本文介绍了一类可用于分类器融合的泛组合逻辑算子，同时作为方法论基础研究了基于案例学习的泛逻辑运算符（算子）构造和选择方法，并以此构造分类器的融合器，实验数据集选择了UCI的s
【机 构】
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西北工业大学计算机学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2007年10期
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