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Evolving Classifier Ensembles using Dynamic Multi-objective Swarm Intelligence., , und . ICPRAM, Seite 206-215. SciTePress, (2013)Annealing Based Approach to Optimize Classification Systems., , und . IJCNN, Seite 2616-2620. IEEE, (2007)Contribution of data complexity features on dynamic classifier selection., , , , und . IJCNN, Seite 4396-4403. IEEE, (2016)Combining Diversity and Classification Accuracy for Ensemble Selection in Random Subspaces., , und . IJCNN, Seite 2144-2151. IEEE, (2006)A multi-task approach for contrastive learning of handwritten signature feature representations., , , , und . Expert Syst. Appl., (Mai 2023)Random forest dissimilarity based multi-view learning for Radiomics application., , , und . Pattern Recognit., (2019)DESlib: A Dynamic ensemble selection library in Python., , , und . CoRR, (2018)FIRE-DES++: Enhanced Online Pruning of Base Classifiers for Dynamic Ensemble Selection., , , und . CoRR, (2018)Dynamic Selection of Ensembles of Classifiers Using Contextual Information., , und . MCS, Volume 5997 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 145-154. Springer, (2010)Applying Pairwise Fusion Matrix on Fusion Functions for Classifier Combination., , und . MCS, Volume 4472 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 302-311. Springer, (2007)