【摘 要】
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针对分类器的构建,在保证基分类器准确率和差异度的基础上,提出了采用差异性度量特征选择的多分类器融合算法（multi-classifier fusion algorithm based on diversity measure
【机 构】
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江苏大学汽车工程研究院,江苏大学汽车与交通工程学院,复旦大学管理学院,江阴市水利农机局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51108209,50875112,70972048);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010339);江苏省高校自然科学基金资助项目(10KJD580001);江苏省博士创新基金资助项目(CXLX11_0593);镇江市社会发展项目(FZ2008046)
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针对分类器的构建,在保证基分类器准确率和差异度的基础上,提出了采用差异性度量特征选择的多分类器融合算法（multi-classifier fusion algorithm based on diversity measure for feature selection,MFA-DMFS）。该算法的基本思想是在原始特征集中采用Relief特征评估结果按权值大小选择特征,构造特征子集,通过精调使各特征子集间满足一定的差异性,从而构建最优的基分类器。MFA-DMFS不但能提高基分类器的准确率,而且保持基分类器间
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