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提出了一种新的基于边缘分类能力排序准则,用于基于排序聚集(ordered aggregation,OA)的分类器选择算法。为了表征分类器的分类能力,使用随机参考分类器对原分类器进行模拟,从而获得分类能力的概率模型。为了提高分类器集成性能,将提出的基于边缘分类能力的排序准则与动态集成选择算法相结合,首先将特征空间划分成不同能力的区域,然后在每个划分内构造最优的分类器集成,最后使用动态集成选择算法对未知样本进行分类。在UCI数据集上进行的实验表明,对比现有的排序准则,边缘分类能力的排序准则效果更好,进一