将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.

从旅游系统是开放的复杂巨系统的角度出发，本文论证了综合集成方法应用于以旅游系统为对象的旅游规划的可行性，并界定了旅游规划集成方法的内涵，以及"提倡理论与经验相结合"、"走人机结合道路"、"多方法融合"三个特征，通过综合集成方法应用于旅游规划与传统方法优势的比较，最后尝试性提出了旅游规划综合集成方法的运作机制--形成经验性判断，系统描述、建模、仿真、实验，反复比较、逐次逼近。

人工智能-多类问题的神经网络集成方法研究.pdf

人工智能-粗集神经网络集成方法及其在模式识别中的应用.pdf

人工智能-机器学习-软件即服务模式下的信息集成方法及关键技术研究.pdf

isight集成优化方法，cimcode组件，calculator组件，excel组件，task组件

集成深度学习 使用集成方法进行深度学习，神经网络作为基础学习器，线性判别分析 (LDA) 作为二级学习器。

基于模拟分析技术和随机搜索算法的化工过程能量集成方法研究 随机搜索算法.pdf

论文研究-从定性到定量综合集成方法——案例研究.pdf,  介绍了钱学森提出的“从定性到定量综合集成方法”,并以案例研究说明它的实际应用.

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