《基於局部學習策略與局部性能估計的動態集成方法研究》是依託復旦大學，由謝志鵬擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於局部學習策略與局部性能估計的動態集成方法研究
- 依託單位：復旦大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：謝志鵬
- 負責人職稱：副教授
- 申請代碼：F06
- 研究期限：2006-01-01 至 2008-12-31
- 批准號：60503025
- 支持經費：22（萬元）
項目摘要
該項目對局部學習策略、局部性能估計技術以及決策融合方法進行系統深入的研究。局部學習策略首先將全局實例空間分割成許多不同的局部空間，而後在每個局部空間上分別進行歸納學習，得到相應的局部成員分類器；局部性能估計技術則對給定分類器在特定目標實例點處的性能（或精度）進行度量，因此可以提供比分類器全局平均精度更加細緻的性能描述；決策融合方法的目的是依據局部成員分類器各自的局部精度估計結果對它們的決策進行集成，並得到最終預測結果。在此基礎上，本項目將設計並實現多個基於局部性能估計的局部分類器動態集成算法。算法設計和實現過程以效率和效用並重，在形成高精度動態集成分類器的基礎上，兼顧算法的計算複雜度。此外，本項目還將通過大量的實驗對實驗結果進行全面分析比較，驗證評估所提出的算法並進行最佳化設計，最終建立起局部分類器動態集成的框架模型。
