【摘 要】
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分类器选择是一种设计多分类器系统的有效方法，从给定候选分类器集中挑选出一个子集，使得该子集集成性能摄佳。现有的分类器选择方法大多采用基于集成精度的随机搜索方法，但巨大
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分类器选择是一种设计多分类器系统的有效方法，从给定候选分类器集中挑选出一个子集，使得该子集集成性能摄佳。现有的分类器选择方法大多采用基于集成精度的随机搜索方法，但巨大的搜索复杂度限制了它们在更大系统中的应用。该文提出一种新的选择标准——IWCECR及一种基于IWCECR的启发式搜索算法，在手写体数字识别的实验中，从20个候选分类器中挑选子集，结果表明，该方法具有较高的搜索效率，在子集集成性能方面仅次于穷举法。
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