余、范；杨丽英；秦、郑 异质系综的观测学习算法。 （英语） Zbl 1123.68356号 J.广西标准。国立科学大学。 24，第4期，54-57（2006）. 摘要：集成方法显示了将分类精度提高到单个分类器所能达到的水平之外的潜力。观测学习算法是一种基于社会学习理论的集成方法。先前的工作主要集中在同质集成的OLA，例如神经网络集成。本文提出了异构集成的OLA，它是一个由训练、观察和再训练三个步骤组成的过程。在UCI知识库中的五个数据集上的实验表明，当基础学习者不能完成给定的任务时，OLA的性能优于单个基础学习者和多数投票。误差的偏差-方差分解表明，OLA可以减少偏差和方差。 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：社会学习理论；分类器集成 软件：UCI-毫升 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Yu}等，《广西常模》。大学，自然科学。24，第4号，54-57（2006；Zbl 1123.68356）