10.3969/j.issn.1000-3932.2010.01.004
一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法
根据多模型可以改善模型估计精度,提高泛化性的思想,提出一种基于改进加权粗糙集的多模型软测量建模方法.加权粗糙集可以有效地处理不平衡数据的分类问题,但是传统的样本权重选择方法缺乏整体考虑,容易引起分类器整体精度的下降.通过向加权粗糙集引入类别权重,得到了一种基于最小风险贝叶斯决策理论的加权粗糙集决策算法,并利用AdaBoostM2算法寻优样本权重及类别权重.通过上述方法构建的最小风险加权粗糙集分类器,有效地提高了分类精度,从而保证了各个子模型的可靠性.
加权粗糙集、AdaBoostM2、支持向量机、软测量、多模型
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TP274(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目60674092;江苏省高技术研究项目BG20060010;江南大学创新团队发展计划资助项目
2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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