【摘 要】
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针对小快拍数下的信源数估计,文中提出了一种基于Stacking集成学习的信源数估计模型,该模型整合XGBoost、LightGBM及简单全连接神经网络作为三个并行的初级学习器,并将Logistic Re-gression模型作为次级学习器,最终得到Stacking集成学习的信源数估计模型XLN-L-Stacking.实验结果表明,采用这种基于Stacking集成学习的方法来构建的XLN-L-Stacking模型,会明显提高小快拍数条件下的信源数估计精度.相对于单一的XGBoost、LightGBM和简单神
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,广州510006
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针对小快拍数下的信源数估计,文中提出了一种基于Stacking集成学习的信源数估计模型,该模型整合XGBoost、LightGBM及简单全连接神经网络作为三个并行的初级学习器,并将Logistic Re-gression模型作为次级学习器,最终得到Stacking集成学习的信源数估计模型XLN-L-Stacking.实验结果表明,采用这种基于Stacking集成学习的方法来构建的XLN-L-Stacking模型,会明显提高小快拍数条件下的信源数估计精度.相对于单一的XGBoost、LightGBM和简单神经网络模型有较大的提升,并且优于其他方式的集成算法.
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