【摘 要】
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在数据处理中,应用单一学习机建模处理难以获得问题的有效解。针对此问题,提出一种以极限学习机为基学习机的加权集成学习算法。采用粒计算确定条件属性权重并排序;依据排序
【机 构】
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华北理工大学理学院,华北理工大学信息工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2014209086)
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在数据处理中,应用单一学习机建模处理难以获得问题的有效解。针对此问题,提出一种以极限学习机为基学习机的加权集成学习算法。采用粒计算确定条件属性权重并排序;依据排序结果实现数据集粒化,构造多个矩阵粒;在不同矩阵粒上分别构建极限学习机训练;最后将各基学习机的训练结果进行加权集成。采用Python编程仿真整个计算过程。仿真结果表明,加权集成算法在计算速度和预测精度上均优于传统集成算法,尤其适合大数据集处理,为集成学习融合计算提供了一种新的研究思路。
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