Indexed by：
Abstract：
本发明公开一种用于冠心病数据的核极限学习机及随机森林分类方法，采用Bootstrap方法对冠心病样本集进行有放回的采样，生成不同的冠心病数据训练子集和测试子集以供基分类器使用；采用混合核形式的核函数作为核极限学习机的核函数，减少核类型对分类模型的性能影响；使用冠心病数据训练子集对核极限学习机进行模型训练并使用测试子集对基分类器进行性能测试，采用排序加粒子群优化的方式循环判断重新生成优化的新基分类器，剔除并代替分类性能较差的基分类器，从而达到提高整体分类性能的目的；形成随机森林模型之后，采用相对多数投票法选取分类结果。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明授权
Patent No.： CN201711399080.2
Filing Date： 2017-12-22
Publication Date： 2021-03-16
Pub. No.： CN108108762B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 未缴年费
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 9
Affiliated Colleges：
