首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

多决策模板分类器融合
引用本文:刘明,张锁良,李昆仑,袁保宗.多决策模板分类器融合[J].计算机工程与应用,2011,47(27):216-220.
作者姓名:刘明  张锁良  李昆仑  袁保宗
作者单位:1. 河北大学电子信息工程学院,河北保定,071002
2. 北京交通大学信息科学研究所,北京,100044
基金项目:国家自然科学基金(No.60773062,No.60903089,No.60801053); 河北省自然科学基金(No.F2009000215); 河北省教育厅科研计划项目(No.2008312); 北京市优秀博士学位论文指导教师科技项目(No.YB20081000401)资助项目~~
摘    要:针对多类分类问题提出了一种新的度量层分类器融合方法,为每个模式类设置多个决策模板,每个决策模板针对一种容易发生的分类错误,从而能够有效地降低错误率;此外,采用模糊系统表示Meta层样本与各个决策模板之间的关系,能够比较准确地计算样本属于各个模式类的总分类置信度。从公用数据仓库中选取了三个较大规模数据集对新方法进行测试,并且与k-近邻规则、投票法、朴素贝叶斯法、线性规则、模板匹配法等常用的分类器融合方法进行了比较。大量实验结果表明,对于类别数在3~15之间的分类问题,该方法具有较好的综合性能。

关 键 词:模式识别  分类器融合  模糊系统
修稿时间: 

Multiple decision template classifier combination
LIU Ming,ZHANG Suoliang,LI Kunlun,YUAN Baozong.Multiple decision template classifier combination[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(27):216-220.
Authors:LIU Ming  ZHANG Suoliang  LI Kunlun  YUAN Baozong
Affiliation:LIU Ming 1,ZHANG Suoliang 1,LI Kunlun 1,YUAN Baozong 21.College of Electronic and Information Engineering,Hebei University,Baoding,Hebei 071002,China 2.Institute of Information Science,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China
Abstract:A new measurement level classifier combination method is proposed for multi-class problems.This method can decrease the classification error rate by representing each class with multiple decision templates corresponding to all kinds of classification errors.Moreover,in order to accurately calculating the overall confidences related to each class,fuzzy system is employed to describe the relationship between the meta-level samples and the decision templates.This method is tested on three large data sets selec...
Keywords:pattern recognition  classifier combination  fuzzy system  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程与应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号