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針對集成分類器由于基分類器過弱，需要犧牲大量訓練時間才能取得高精度的問題，提出一種基于實例的強分類器快速集成方法FSE。首先通過基分類器評價方法剔除不合格分類器，再對分類器進行精確度和差異性排序，從而得到一組精度最高、差異性最大的分類器；然后通過FSE集成算法打破已有的樣本分布，重新采樣使分類器更多地關注難學習的樣本，并以此決定各分類器的權重并集成。實驗通過與集成分類器Boosting在UCI數據庫和真實數據集上進行比對，Boosting構造的集成分類器的識別精度最高分別能達到90. 2%和90. 4%，而使用FSE方法的集成分類器精度分別能達到95. 6%和93. 9%；而且兩者在達到相同精度時，使用FSE方法的集成分類器分別縮短了75%和80%的訓練時間。實驗結果表明，FSE集成模型能有效提高識別精度、縮短訓練時間。
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