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一种自整定权值的多分类器融合方法
引用本文:米爱中,郝红卫,郑雪峰,涂序彦.一种自整定权值的多分类器融合方法[J].电子学报,2009,37(11):2604-2609.
作者姓名:米爱中  郝红卫  郑雪峰  涂序彦
作者单位:1. 河南理工大学计算机科学与技术学院,河南焦作,454000;北京科技大学信息工程学院,北京,100083
2. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
基金项目:国家自然科学基金,"十一五"国家科技支撑计划,河南省教育厅自然科学研究计划 
摘    要: 本文提出一种自整定权值的融合方法.该方法使用混淆矩阵来衡量分类器性能,并根据分类器输出情况自适应地为各分类器赋予权值,可靠的决策结果获得较大的权值,从而提高决策模板的可信度.对易于被错误分类的样本,在利用其与决策模板的相似性信息的同时,结合它周围的训练样本信息做出判断.通过与DT方法在KDD’99入侵检测数据集和UCI数据库中的8个数据集上的实验对比,表明本文方法具有更好的分类性能.

关 键 词:多分类器系统  决策融合  混淆矩阵  决策模板
收稿时间:2008-05-08

A Method of Multiple Classifier Fusion with Self-Adjusting Weights
MI Ai-zhong,HAO Hong-wei,ZHENG Xue-feng,TU Xu-yan.A Method of Multiple Classifier Fusion with Self-Adjusting Weights[J].Acta Electronica Sinica,2009,37(11):2604-2609.
Authors:MI Ai-zhong  HAO Hong-wei  ZHENG Xue-feng  TU Xu-yan
Affiliation:MI Ai-zhong1,2,HAO Hong-wei2,ZHENG Xue-feng2,TU Xu-yan2(1.School of Computer Science and Technology,Henan Polytechnic University,Jiaozuo,Henan 454000,China,2.School of Information Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China)
Abstract:A fusion method with self-adjusting weights is proposed,which measures the classifier performance by the confusion matrix,and self-adaptively assigns weights to classifiers based on their outputs.Bigger weights are assigned to reliable outputs so that the decision templates are more credible.For a sample which is prone to be misclassified,besides the similarity between it and the decision templates,the information of the training samples around it are included to make a decision.Experiments were done on the...
Keywords:multiple classifier systems  decision fusion  confusion matrix  decision template
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