数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据 摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们

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提出了一种基于遗传算法的Web服务选取方法,使得组合形成的增值服务不仅能完成预定义任务,还能满足用户的特定需求。该方法采用动态适应度函数,提高了服务组合的适应度,通过计算个体间服务质量的海明距离和实施最优个体保存策略,提高了服务组合的质量。实验结果证明了该方法的有效性。

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有四种集成策略——随机选择样本、Bagging 策略、随机子空间方法、旋转森林方法。 它们是可以获取单个学习器样本的集成方法。 Bagging 方法是 Leo Breiman 在 Ref [L.Breiman. 装袋预测器。 机器学习，第 24(2) 卷，第 123-140 页，1996 年。]。 随机子空间方法由 Tin Kam Ho 在参考文献 [Ho TK. 构造决策森林的随机子空间方法。 IEEE 模式分析和机器智能交易，第 20(8) 卷，第 832-844 页，1998 年。]。 旋转森林方法优于 bagging、随机子空间、adaboost 方法等，这是 Juan J. Rodriguez 和 Ludmila I. Kuncheva 在 Ref [JJ Rodriguez, LI Kuncheva. 旋转森林：一种新的分类器集成方法。 IEEE 模式分析和机器智能交易，第 2