一种基于萤火虫算法的选择性集成学方法

摘要

本发明公开了一种基于萤火虫算法的选择性集成学方法，其特征按如下步骤进行：步骤1、初始化；步骤2、荧光素更新阶段；步骤3、萤火虫个体移动阶段；步骤4、动态决策域更新阶段；步骤5、输出最优解。本发明使用萤火虫算法优化集成中各个分类器中的权重，选择部分精度高、差异度大的分类器参与集成，能提高集成的泛化性能和分类预测准确率，从而满足解决实际问题的需要。

主权项

一种基于萤火虫算法的选择性集成学习方法，其特征是将萤火虫算法应用于支持向量机的选择性集成学习中，并按如下步骤进行：步骤1、将样本划分为训练集、验证集和测试集；并在所述训练集上利用bootstrap抽样方法和支持向量机进行训练，获得D个个体分类器；步骤2、在所述验证集上利用萤火虫算法对所述D个个体分类器进行选择性集成学习，获得优选的个体分类器；步骤3、利用所述测试集对所述优选的个体分类器进行测试，获得分类准确率。