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为进一步提高集成学习中各个神经网络的差异性，该文采用了一种改进的特征选择方法一基于概率抽样的ReliefF算法，并将其引入到集成所用的Bagging方法中。实验结果表明，该文提出的基于改进的KelietT算法的神经网络集成分类模型的泛化能力优于Bagging方法。
基于改进的ReliefF算法的神经网络集成分类模型
【摘 要】
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为进一步提高集成学习中各个神经网络的差异性，该文采用了一种改进的特征选择方法一基于概率抽样的ReliefF算法，并将其引入到集成所用的Bagging方法中。实验结果表明，该文提出的
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2009年3期
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