摘要：针对单个神经网络分类准确率低、RUSBoost算法提高NN分类器准确率耗时长的问题,提出了一种混合RUSBoost算法和积矩系数的分类优化算法。首先,利用RUSBoost算法生成m组训练集;然后,依据Pearson积矩系数计算每组训练集属性的相关程度消除冗余属性,生成目标训练集;最后,新的子训练集训练神经网络分类器,选择最大准确率分类器作为最终的分类模型。实验中使用了四个Benchmark数据集来验证所提算法的有效性。实验结果表明,提出的算法的准确率相较于传统的算法最多提升了8.26%,训练时间最高降低了62.27%。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 计算机软件及计算机应用
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关键词：神经网络 rusboost 积矩系数 集成学习
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