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Selective ensemble learning method for belief-rule-base classification system based on PAES

机译:基于PAES的基于信念规则分类系统的选择性集成学习方法

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摘要

Traditional Belief-Rule-Based (BRB) ensemble learning methods integrate all of the trained sub-BRB systems to obtain better results than a single belief-rule-based system. However, as the number of BRB systems participating in ensemble learning increases,
机译:传统的基于信念规则(BRB)的集成学习方法将所有受过训练的sub-BRB系统集成在一起,以获得比基于单个信念规则的系统更好的结果。但是,随着参与集成学习的BRB系统数量的增加,

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