高级检索
检索提示：高级检索多个条件检索时是按照顺序运算的：如 A或B与C 即:(A或B)与C
[期刊论文]
基于分组遗传算法的集成多样性增强及其应用
作者：
收录：
摘要：
为了解决复杂工业过程的概念漂移问题,提高集成学习模型的泛化性能,基于分组遗传算法,提出一种用于提升基学习器间多样性的建模方法.该方法以在线极限学习机作为基学习器,根据基学习器在滑动窗口上的性能对其进行分组,并执行进化操作,同时引入基因流概念,增加了基学习器间的多样性,提高了集成算法在处理概念漂移数据流时的预测性能.最后使用合成数据集和真实数据集验证了所提算法的合理性与有效性.
关键词：
作者机构：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
相关关键词：
相关文章：
来源 ：
北京工业大学学报
ISSN： 0254-0037
年份： 2021
期： 8
卷： 47
页码： 886-894
被引次数：
WoS核心集被引频次： 0
SCOPUS被引频次：
ESI高被引论文在榜： 0 展开所有
万方被引频次： -1
中文被引频次：
近30日浏览量： 4
归属院系：
材料与制造学部 本学院/部未明确归属的数据
全文获取
外部链接：
