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摘要
本发明公开了一种基于核宽度学习系统的渐进式集成分类方法,包括步骤：1)输入训练样本和测试样本；2)使用原始训练数据训练一个核宽度学习系统作为基分类器；3)根据第一个基分类器的训练结果计算预测残差,作为下一个基分类器训练的标签；4)当训练的损失函数值降低率达到阈值,停止训练,不再继续增加基分类器；5)对测试样本进行分类,得到最后的预测结果。本发明通过利用宽度学习系统不需要冗长的反向传播的同时,引入核映射技术提高了分类器的非线性拟合能力,并使用集成的手段融合多个基分类器,在带噪音的生物信息数据集上具有明显提升效果,有助于提高生物基因分类的准确率。
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