【摘 要】
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工程应用中,在某些需要大量的迭代计算来确定个体细胞亲和力的场合,传统的克隆选择算法由于计算的开销太大而变得不可行。针对该问题,该文提出一种新的Hoeffding克隆选择算法
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工程应用中,在某些需要大量的迭代计算来确定个体细胞亲和力的场合,传统的克隆选择算法由于计算的开销太大而变得不可行。针对该问题,该文提出一种新的Hoeffding克隆选择算法(H-CLONALG)来解决耗时的亲和力(适应度)计算问题。并将该算法应用于大数据集的关联分类,来提高构造关联分类器时算法的效率。基于Hoeffding不等式,该算法可以以确定的概率保证得到的解为最优解或接近于最优的解。实验表明,当数据集规模较大时,该方法能显著地减少分类器的构造时间,同时保证所构造的分类器的分类精度。
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