[发明专利]一种基于萤火虫算法的选择性集成学习方法在审
| 申请号： | 201510953417.4 | 申请日： | 2015-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN105550711A | 公开（公告）日： | 2016-05-04 |
| 发明（设计）人： | 倪志伟;张琛;倪丽萍;朱旭辉;金飞飞;伍章俊 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于萤火虫算法的选择性集成学习方法，其特征按如下步骤进行：步骤1、初始化；步骤2、荧光素更新阶段；步骤3、萤火虫个体移动阶段；步骤4、动态决策域更新阶段；步骤5、输出最优解。本发明使用萤火虫算法优化集成中各个分类器中的权重，选择部分精度高、差异度大的分类器参与集成，能提高集成的泛化性能和分类预测准确率，从而满足解决实际问题的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 萤火虫 算法 选择性 集成 学习方法 | ||
【主权项】：
一种基于萤火虫算法的选择性集成学习方法，其特征是将萤火虫算法应用于支持向量机的选择性集成学习中，并按如下步骤进行：步骤1、将样本划分为训练集、验证集和测试集；并在所述训练集上利用bootstrap抽样方法和支持向量机进行训练，获得D个个体分类器；步骤2、在所述验证集上利用萤火虫算法对所述D个个体分类器进行选择性集成学习，获得优选的个体分类器；步骤3、利用所述测试集对所述优选的个体分类器进行测试，获得分类准确率。
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