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    Finally,by the factual process for UCI database,the validity of MDV method is proved.
    最后,通过UCI数据库实例验证了MDV方法的有效性。
    Experiments on some UCI databases show that the result of CF-WFCM is better than that of FCM.
    我们选取了部分UCI数据库进行实验,实验结果证明:CF-WFCM算法的聚类结果优于FCM算法的聚类结果.
    Several databases of UCI repository and a multiple sensor fusion system for workpiece identification are tested, showing the validity of these algorithms.
    将其应用于UCI数据库的分类和一个多传感器融合工件识别系统,结果表明了所提出算法的有效性。
    The validity of the proposed algorithm is proved through the test on some databases of the UCI repository.
    对UCI数据库的分类测试体现了该粗糙集数据分析算法的有效性。
    Experiments on UCI data sets show that compared with traditional methods our algorithm can get more accurate rules in a shorter time.
    UCI数据库上的实验结果表明,与传统方法相比该算法能够在更短的时间内得到分类精度更高的规则。
    At last the final rule set is got. We use a group of data from the UCI database for experiments. The results of the experiments show that the algorithm has a good classification capability.
    该算法先从预先选定的一类样本中生成规则集,在这过程中使用了阴性选择算子淘汰了一部分能够发生免疫识别的个体,然后通过引入了阴性选择算子的遗传算法加以进化,输出最终的规则集,最后使用了一组UCI数据库中的数据完成了算法的仿真实验,实验的结果表明该算法具备较好的分类性能。
    This paper also uses genetic algorithm to adjust the weights of single algorithms in ensemble learning, Simulation has been made based on UCI database set.
    同时,为了进一步提高集成学习的性能,我们在神经网络集成学习中引入了基于遗传算法的权重优化混合方法,对神经网络集成学习的权重进行进化调整,以提高集成学习的预测精度。 最后在UCI数据库上进行了仿真实验,验证了本方法的有效性。
 

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