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吴伟昆 (吴伟昆.) [1] | 傅仰耿 (傅仰耿.) [2] (Scholars:傅仰耿) | 苏群 (苏群.) [3] | 吴英杰 (吴英杰.) [4] | 巩晓婷 (巩晓婷.) [5]

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

目前对置信规则库(belief rule base,BRB)的研究主要针对单个BRB系统,然而单个BRB系统的推理性能不仅受参数取值的影响,而且当训练集分布不均衡或数据量较少时,容易导致参数训练不全面,从而使得推理结果所提供的决策信息存在局部性.通过引入Bagging算法和AdaBoost算法,分别与BRB相结合提出了基于梯度下降法(gradient descent algorithm,GDA)的置信规则库系统的集成学习方法,并分别应用于输油管道检漏、多峰函数的置信规则库训练,将多个BRB子系统集成,提高系统的推理性能.在实验中,以收敛精度和曲线拟合效果作为衡量指标来分析集成系统的性能,并将集成系统与其他单个BRB系统进行比较,实验结果表明BRB集成学习方法合理有效.

Keyword:

AdaBoost Bagging 梯度下降法(GDA) 置信规则库(BRB) 集成学习

Community:

  • [ 1 ] [吴伟昆]福州大学
  • [ 2 ] [傅仰耿]福州大学
  • [ 3 ] [苏群]福州大学
  • [ 4 ] [吴英杰]福州大学
  • [ 5 ] [巩晓婷]福州大学

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Source :

计算机科学与探索

ISSN: 1673-9418

CN: 11-5602/TP

Year: 2016

Issue: 12

Volume: 10

Page: 1651-1661

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