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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 제26권 제2호(Ⅱ)
- 발행연도
- 1999.10
- 수록면
- 551 - 553 (3page)
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This paper explores the utility of a new classifier fusion approach to discrimination. Multiple classifier fusion, a popular approach in the field of pattern recognition, uses estimates of each individual classifier's local accuracy on training data sets. In this paper we investigate the e ... 전체 초록 보기
목차
ABSTRACT
INTRODUCTION
CONSENSUS THEORY
META - LEARNING MODEL AS A CLASS COMBINER
EXPERIMENTAL RESULTS
CONCLUSION
REFERENCES
Table
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