Detta dokument presenterar en två-nivå strategi för att skapa ensemble av klassificeringsgrunder baserat på intelligent funktionsextraktion och multi-objektiv genetisk optimering. Det första steget optimerar en uppsättning representationer, som används för att skapa klassificeringar. Den andra etappen optimerar sedan ensemblens aggregerade klassificeringar. För att bedöma metodens genomförbarhet utförs en uppsättning tester med isolerade handskrivna siffror. De experimentella resultaten uppmuntrar till ytterligare forskning i denna riktning, eftersom den optimerade ensemblen av klassificeringar överträffar den enda klassificeringsmetoden. 1⁄2  på, där är den funktion vektor som extraheras från  på. har irrelevanta funktioner elim-
Radtke, etc. REF presenterade en två-nivå strategi för att skapa ensemble av klassificerare baserat på intelligent funktionsextraktion och MOGA för att känna igen isolerade handskrivna symboler.
Intelligent feature extraction for ensemble of classifiers
{'venue': "Eighth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR'05)", 'journal': "Eighth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}