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基于GDA的置信规则库参数训练的集成学习方法  
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【英文篇名】 GDA Based Ensemble Learning Methods for Parameter Training in Belief Rule Base
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【作者】 吴伟昆; 傅仰耿; 苏群; 吴英杰; 巩晓婷;
【英文作者】 WU Weikun; FU Yanggeng; SU Qun; WU Yingjie; GONG Xiaoting; College of Mathematics and Computer Science; Fuzhou University; College of Economics and Management;
【作者单位】 福州大学数学与计算机科学学院; 福州大学经济与管理学院;
【文献出处】 计算机科学与探索 , Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 编辑部邮箱 2016年 12期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 置信规则库(BRB); 集成学习; 梯度下降法(GDA); Bagging; AdaBoost;
【英文关键词】 belief rule base(BRB); ensemble learning; gradient descent algorithm(GDA); Bagging; AdaBoost;
【摘要】 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Ada Boost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。
【英文摘要】 Current research on belief rule base(BRB) focuses on single BRB system, however, the reasoning performance of single BRB system is influenced by the values of parameters. And the uneven distribution or small amount of training data can lead to the incompleteness of training parameters, which makes the locality of information for decision provided by reasoning results. To solve these problems, this paper proposes BRB-ensemble system base in gradient descent algorithm(GDA) via combining the Bagging and Ada Bo...
【基金】 国家自然科学基金Nos.61300026,71501047; 福建省自然科学基金No.2015J01248; 福州大学科技发展基金Nos.2014-XQ-26,14SKF16~~
【更新日期】 2016-12-19
【分类号】 TP181;TP202
【正文快照】 1 引言 随着信息技术的快速发展,为了能够处理在各种复杂应用背景下多样性、大容量、高速、实时的数据,信息融合(data fusion)技术越来越受到各个领域专家的重视。信息融合是模仿人类处理信息的结果,它实际上是一个不确定性推理与决策的过程,其方法包括贝叶斯概率推理法、D-S(

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