基于最小代价的多分类器的动态集成

本文提出一种基于最小代价准则的分类器动态集成方法。与一般方法不同,动态集成是 根据“性能预测特征”,动态地为每一样本选择最适合的一组分类器进行集成。该选择基于使误识代价与时间代价最小化的准则,改变代价函数的定义可以方便地达到识别率与识别速度之间的不同折衷。本文中提出了两种分类器动态集成的方法,并介绍了在联机手写汉字识别中的具体应用。在实验中使了３个分类器进行动态集成,因此,得到７种分类组合,在预先     

一种识别手写汉字的多分类器集成方法

根据多信源信息处理与字符识别的经验知识，提出了一个识别手写汉字的多分类器线性集成模型．这个模型不仅考虑到不同的分类器对不同字符识别能力的不同，而且还考虑了不同的分类器得出的输入字符与参考模板之间相似度的实际大小对判决的影响，及不同分类器提供的候选字符对判决的支持作用，更重要的是提供了一种通过监督学习，利用计算机程序自动计算模型参数的方法，因而实现了一个较好的集成系统．同时，本文还提供了三个用于集成的分类器，它们集成的结果充分显示了本方法的有效性。     

一种识别手写汉字的多分类器集成方法

根据多信源信息处理与字符识别的经验知识,提出了一个识别手写汉字的多分类器线性集成模型.这个模型不仅考虑到不同的分类器对不同字符识别能力的不同,而且还考虑了不同的分类器得出的输入字符与参考模板之间相似度的实际大小对判决的影响,及不同分类器提供的候选字符对判决的支持作用,更重要的是提供了一种通过监督学习,利用计算机程序自动计算模型参数的方法,因而实现了一个较好的集成系统.同时,本文还提供了三个用于集成的分类器,它们集成的结果充分显示了本方法的有效性.     

基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折（DTW）匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。     

一个联机识别自然手写汉字的多分类器集成系统

本文提出一种联机识别自然手写体汉字的多分类器集成模型。该模型中,我们把依照01、WB和SO特征码设计的不同分类器进行集成,综合模式多种全局和局部特征,从汉字的多个结构层进行识别。初步实验结果为,识别率98.6%。     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

手写体汉字识别纯神经网络多分类器集成

多分类器集成是解决手写体汉字识别性能的重要方法之一,近年来受到了学术届的普遍关注。文章提出了一种基于单字单网的手写体汉字识别纯神经网络的多分类器集成方案,并通过实验证明该方案是行之有效的。     

基于置信度的多分类器互补集成手写数字识别

离线手写数字识别是光学字符识别的一个重要分支,在银行票据识别、邮政编码识别等领域有着广泛的应用。由于单一分类器在识别率上很难达到要求,人们提出了各种集成分类器识别方案。通过对离线手写数字的特征提取,从特征互补的角度出发,采用了最小距离分类器、树分类器和BP网络分类器进行多分类器互补集成,提出了基于置信度的多分类器互补集成方法。通过实验对比,基于置信度的多分类器互补集成手写数字识别在识别率和识别速度上达到了满意的结果。     

一种手写体汉字识别的神经网络多分类器集成方案

提出了一种基于单字单网的手写体汉字识别纯神经网络的多分类器集成方案,并通过实验证明用该方案实现的神经网络集成系统性能均比任一个神经网络单分类器都好,对1 000种不同的手写体汉字的1 000×10个字进行测试,集成后的识别率最高达到95.22%,比单分类器的识别率高出5.0%-8.7%。     

基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究

本文本主要对图片文字提取展开研究,首先读取图片进行预处理;然后针对网格特征和方向特征对图片文字进行特征提取;为了提高识别系统的可靠性,采用多分类器集成方法,即通过多个互补的分类器来改善单个分类器的性能。     

基于多分类器组合的手写体数字识别

本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法。文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数,其后基于此参数提出了多分类器的组合方法,并从理论上研究了此方法的一些性质,本文实验采用Ｃｏｎｃｏｒｔｄｉａ大学模式识别与机器智能中心的手写体数字数据库,在实验中,使用了９个利用不同特征分类器进行组合,组合后识别率、拒识率和可靠性分别可达到９７．０５％,２．０５％,９９．０８％。     

基于遗传算法和模糊积分的多分类器集成

多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。模糊积分是其中一种多分类器联合方法。但是对于模糊积分。如何计算模糊积分密度是一个尚未解决的问题。本文提出了一种基于模糊积分和遗传算法的分类器集成方法，该方法利用遗传算法计算模糊积分密度函数，再利用模糊积分把分类器输出信息联合起来。实验结果表明，该方法比其他方法能够得到更好的识别性能。     

基于多元对应分析的KNN分类器组合

本文提出一种基于多元相应分析的KNN分类器组合方法(MCA KNN),并以手写体识别 为例,用KNN分类器在同一样本集合得到的不同特征集上进行分类,再通过多元对应分析对 这些分类器的结果进行组合,以得到最终的分类结果．实验结果表明,此种分类器组合方法 能显著减少分类错误率．     

基于相关性和有效互补性分析的多分类器组合方法

定义了分类器组合中的相关向量和有效互补性的概念,并提出了一种新的组合准则,即最大有效互补准则.对人脸图象作正交小波变换,得到它在不同频带上的四个子图象,然后分别提取奇异值特征.实验表明,这四组特征之间以及相应的分类结果之间的相关性都较小,组合结果明显优于原始图象的奇异值特征的分类效果,并优于常用的组合方法--计分法的效果.     

基于汉字原型的手写汉字识别

本文以现存三种汉字的计算机表示和两种传统的汉字结构分析方法进行评述，应用拓扑和几何的基本原理，分析了汉字结构及其制约关系，确定了四类组成汉字的基本关系，在此基础上实现了汉字原型，最后给出了汉字原型应用手写汉字识别的实例。     

最小生成树的算法

本文提出了一个利用集合运算生成最小生成树的算法。研究了实现集合运算的数据结构及施加在这个结构上的算法。该算法利用公式分组排序。利用路径压缩的方法进行查找，并运算。该算法将有Ｎ个顶点Ｅ条边的无向连通网络生成最小生成树的期望时间是Ｏ。     

基于最小特征匹配代价的夜间车辆检测和追踪

针对夜间复杂环境下车辆追踪存在检测难、配对准确率低、追踪效果差等问题,提出一种新的夜间车辆检测与追踪算法。首先将频域的同态滤波与空域的阈值技术结合进行车灯检测;然后,利用几何特征对车灯进行跟踪;其次,将几何特征和运动特征相结合,利用最小特征匹配代价算法实现车灯配对;最后,根据车灯配对情况对车辆轨迹进行追踪,同时引入反馈修正机制对轨迹进行修正。实验表明该算法能够在不同照明和交通条件下有效检测车灯、跟踪车辆,平均检测率和跟踪率较高。     

最小费用流算法的图象重建

本文提中一种最小费用流算法,实现从两个正交的一维投影重建图象。该方法在寻找增值链的过程中,为网络各节点设置状态变量,用以记录当前增值链通过该节点允许的最大费用值,使算法只搜索可能增流的节点,从而提高了图象重建效率.该方法已成功地应用于医学同位素扫描图象的重建.     

重构式动态查询模型的研究与实现

在深入剖析SQL语法结构的基础上,针对目前主流动态查询技术的不足,提出一种基于重构的动态查询模型。该模型不仅能实现更灵活的动态查询功能,而且能让用户根据实际要求重新设计查询窗口,满足更深层次的查询需求。在实际应用中,通过封装成类库文件可方便地应用到其它MIS系统,具有很高的通用性和可重用性。     

一种基于信息增益与费用评价函数的特征选择准则

特征选择问题是机器学习和模式识别中的一个重要问题,然而,在实际应用中,由于没有将特征选择与特征提取过程统一考虑,只注重特征本身的分类性能,没有考虑特征提取的费用问题,导致识别系统的效率较低,文中从实际应用角度,提出一种新的特征选择准则,将分类性能与特征的提取费用统一考虑,利用信息增益与特征提取费用综合评价函数作为特征选择准则,并给出了启发式算法ＥＣＦＳ〈将算法应用于实际领域的学习问题并与决策树算