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1.Linear and non-linear heterogeneous ensemble methods to predict the number of faults in software systems

作者：Santosh Singh Rathore ^{sunnydec@iitr.ac.in} ; Sandeep Kumar ; ^{sgargfec@iitr.ac.in}

关键词：Software fault prediction ; Ensemble methods ; Heterogeneous ensemble ; Prediction of number of faults

刊名：Knowledge-Based Systems

出版年：2017

2.Intelligent and robust prediction of short term wind power using genetic programming based ensemble of neural networks

作者：Aneela Zameer^a ; ^{aneelas@gmail.com} ; ^{aneelaz@pieas.edu.pk} ; Junaid Arshad^a ; ^b ; ^{Junaid.pieas@gmail.com} ; Asifullah Khan^a ; ^{asif@pieas.edu.pk} ; Muhammad Asif Zahoor Raja^c ; ^{rasifzahoor@yahoo.com}

关键词：Wind power forecasting ; Meterological variables ; Regression ; Genetic programming ; Artificial neural network ; Ensemble

刊名：Energy Conversion and Management

出版年：2017

3.Using an ensemble classifier based on sequential floating forward selection for financial distress prediction problem

作者：Saeid Fallahpour^a ; Eisa Norouzian Lakvan^b ; ^{Norozian@yahoo.com} ; Mohammad Hendijani Zadeh^c

关键词：Bankruptcy prediction problem ; Sequential floating forward ; Artificial bee colony ; Support vector machine ; Genetic algorithm

刊名：Journal of Retailing and Consumer Services

出版年：2017

4.Ensemble forecasts of road surface temperatures

作者：Zbyněk Sokol^a ; ^{sokol@ufa.cas.cz} ; Vojtěch Bližňá ; k^a ; Pavel Sedlá ; k^a ; Petr Zacharov^a ; Petr Pe&scaron ; ice^a ; Miroslav &Scaron ; kuthan^b

关键词：Road weather forecast ; Road surface temperature ; Ensemble prediction

刊名：Atmospheric Research

出版年：2017

5.An improved sequence-based prediction protocol for protein-protein interactions using amino acids substitution matrix and rotation forest ensemble classifiers

作者：Zhu-Hong You^aAuthor Vitae ; Xiao Li^a ; ^{xiaoli@ms.xjb.ac.cn}Author Vitae ; Keith CC Chan^b ; ^{keith.chan@polyu.edu.hk}Author Vitae

关键词：Protein-protein interaction ; Substitution matrix ; Rotation forest ; Protein sequence ; Ensemble classifier

刊名：Neurocomputing

出版年：2017

6.Risk upper bounds for general ensemble methods with an application to multiclass classification

作者：Franç ; ois Laviolette^a ; ^{francois.laviolette@ift.ulaval.ca}Author Vitae ; Emilie Morvant^b ; ^{emilie.morvant@univ-st-etienne.fr}Author Vitae ; Liva Ralaivola^c ; ^{liva.ralaivola@lif.univ-mrs.fr}Author Vitae ; Jean-Francis Roy^a ; ^d ; ^{jfroy@coveo.com}Author Vitae

关键词：Majority vote ; Ensemble methods ; PAC-Bayesian Theory ; Multiclass classification ; Multilabel Prediction

刊名：Neurocomputing

出版年：2017

7.In silico target prediction for elucidating the mode of action of herbicides including prospective validation

作者：Rucha K. Chiddarwar^a ; Sebastian G. Rohrer^b ; Antje Wolf^c ; Stefan Tresch^b ; Sabrina Wollenhaupt^c ; Andreas Bender^a ; ^{ab454@cam.ac.uk}

关键词：Herbicide targets ; Mode of action ; In silico target prediction ; MOLPRINT 2D

刊名：Journal of Molecular Graphics and Modelling

出版年：2017

8.Understanding ridesplitting behavior of on-demand ride services: An ensemble learning approach

作者：Xiqun (Michael) Chen ; ^{chenxiqun@zju.edu.cn} ; Majid Zahiri ; Shuaichao Zhang

关键词：On-demand ride service ; Rideplitting ; Ensemble learning ; Boosting ; Decision tree

刊名：Transportation Research Part C: Emerging Technologies

出版年：2017

9.DrugRPE: Random projection ensemble approach to drug-target interaction prediction

作者：Jun Zhang^a ; ^{junzhang@ahu.edu.cn}Author Vitae ; Muchun Zhu^aAuthor Vitae ; Peng Chen^a ; ^{bigeagle@mail.ustc.edu.cn} ; Author Vitae ; Bing Wang^b ; ^{wangbing@ustc.edu}Author Vitae

关键词：00-01 ; 99-00

刊名：Neurocomputing

出版年：2017

10.Multiclass cancer classification using a feature subset-based ensemble from microRNA expression profiles

作者：Yongjun Piao^a ; ^{pyz@dblab.chungbuk.ac.kr} ; Minghao Piao^b ; ^{myunghopark@gmail.com} ; Keun Ho Ryu^a ; ^{khryu@dblab.chungbuk.ac.kr}

关键词：Cancer classification ; Data mining ; Ensemble learning ; miRNA expression

刊名：Computers in Biology and Medicine

出版年：2017

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