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为改进多分类器系统的性能，提出一个多分类器融合模型，该模型将和规则与多数投票作为特例纳入其体系中,用粒子群算法对融合模型进行优化得到PSO优化模型．在UCI标准数据集上对模型进行了实验研究．实验结果显示，同多数投票等6种融合方法中的最好结果相比，PSO优化模型使4个数据集上的错误率分别降低了91．44％、53．19％、5．76％、2．03％．实验中还发现，将性能较差的分类器从分类器集合中剔除能够进一步提高分类性能． 相似文献
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