多分类器组合的投票表决规则

为了提高多分类器组合的效果 ,提出了一种改进的投票表决规则 .每个分类器对每个模式类别的识别能力不尽相同 ,通过对大量样本的统计 ,获得有关每个分类器识别性能的先验知识 ,将其作为投票表决的依据 .投票表决时每个类设置不同的表决阈值 ,使组合效果得以改善 .这些阈值可以通过训练获得 .在数字识别系统中的实验结果表明 ,该方法使多分类器组合的识别率和置信度明显提高     

基于组合特征的多分类器集成的脱机手写体彝文字识别

组合特征的多分类器集成是提高脱机手写体字符识别率的一种发展趋势,选用2组具有统计特征的组合特征对脱机手写体彝文字进行识别:第1组,使用应用广泛的弹性网格特征、笔划密度特征;第2组,使用方向线素特征和投影特征;同时本文提出一种基于笔划粗切割的特征提取方法用于彝文字的结构特征的提取.最后通过多分类器集成方案输出识别结果.实验结果表明,该方法能得到比较理想的识别效果.     

基于Dempster—shafer理论的多个神经网络分类器融合算法

用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数，避免采用BP算法存在易于陷入局部极值，使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态，由于每个分类器的特征输入不同，不能被一个分类器识别的模式，却可能被另一个分类器识别，为了提高模式识别的精度，可将一个模式识别问题由多个分类器来完成，将每一个分类器的输出结果作为一条证据，确定各分类器的基本概率指派函数，再用证据组合理论融合证据信息，可以提高分类的精度和避免某一个神经网络遭到破坏而使整个系统陷于瘫痪状态。     

基于行为知识空间的多分类器网络流量分类方法

为了提高网络流量的分类精度,提出一种面向关注应用的多分类器网络流量分类方法.该方法中基分类器是为每个关注的应用而构建的独立分类器,利用行为知识空间对基分类器的输出进行组合并导出最终判定.实验结果表明,该方法能降低多分类器系统构建的复杂性,且分类精度优于单分类器方法.     

基于多分类器融合的人脸识别方法

提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。     

一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法

提出了一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法和阈值改进方法。首先,计算分类器对各个类别的置信度。然后,以各分类器的置信度为先验概率,采用向量求和将各分类器的先验概率向量进行组合,得出最终输出向量,最后通过优化阈值提高综合分类器识别精度。在此后的实验数据表明:该算法具有方法简单、运算速度快、分类精度高等优点。     

土地覆盖遥感分类方法的比较与分析

针对遥感技术在土地覆盖分类中应用的重要性,以Landsat TM影像为数据源,选择传统的最大似然分类器、最小距离分类器和新兴的支持向量机分类器、以及面向对象分类方法,设计不同的分类判据特征组合,对不同分类器、不同分类特征组合的精度进行比较分析。结果表明,最大似然分类器、支持向量机分类器都具有良好的分类效果,综合使用多种特征作为输入可以提高分类精度,适合于研究区域土地覆盖分类。     

基于Shapelets的多变量D-S证据加权集成分类

集成学习是分类多变量时间序列的有效方法.然而集成学习对基分类器性能要求较高,基分类器组合算法优劣对分类效果影响较大.为此,提出一种基于Shapelets的多变量D-S(Dempster/Shafer)证据加权集成分类方法.首先,在单变量时间序列上学习得到基分类器Shapelets,基分类器的分类准确率确定为其在多分类器...     

基于Spark的组合分类器链多标签分类方法

随着数据挖掘技术在现实问题中的广泛应用,多标签学习现已成为数据挖掘技术中的一个研究热点.组合分类器链(ECC)算法是一种性能较好的多标签分类方法,其分类效果好、准确度高,但该算法的时空复杂度较高,不能适应大规模多标签数据分类任务.为此提出了一种基于Spark的组合分类器链多标签分类方法,将串行组合分类器链算法的各步骤进行了并行化实现.通过单机实验和集群并行化实验,证明该方法对大规模多标签数据集具有良好的适应能力和加速比,且分类效果不输于传统的串行多标签分类方法.     

遥感影像多分类器集成的关键技术与系统实现

 为克服单一分类器在遥感影像分类精度和效率方面的限制,有必要构建多分类器系统,集不同分类器的优点,获得比单一分类器更高的精度。针对遥感影像的特点和分类的需求,在遥感影像多分类器集成系统需求分析和系统设计的基础上,运用IDL语言在ENVI遥感影像处理平台下实现系统开发。遥感影像多分类器集成系统的主要功能包括遥感影像文件处理、特征选择与提取、分类预处理、分类、多种模式的多分类器集成(固定组合模式、用户自定义模式、向导模式和推荐模式)等。通过分类实例对系统应用进行介绍,表明本系统能够有效地提高遥感影像分类精度。     

一种基于多特征多分类器融合的人体行为识别方法

提出了一种基于多特征多分类器融合的人体行为识别方法。针对Kinect传感器提取的三维骨骼动作序列,采用身体部位的相对几何特征、关节点的相对位置特征、关节点的绝对位置特征对人体动作进行描述。将支持向量机和随机森林分类器作为成员分类器,对3种动作特征分别进行训练和测试,使用分类器融合算法对分类结果进行融合决策,实现最终的分类。在现有的人体动作数据集上进行验证,实验结果表明:本方法可取得95%的识别率。     

基于多分类器结合的IKONOS影像城市植被类型识别

采用多分类器结合的方法对城市植被进行分类.首先,以分割获得的城市植被分布斑块为处理基元,在不同特征空间中采集不同的样本,通过ISODATA、马氏距离、最大似然、人工神经网络和专家系统法进行分类,并计算各分类结果的关联程度和各植被类型识别的先验概率;然后利用专家投票的大多数规则对分类结果组合,未分类的对象按照先验识别概率最高的结果归类.精度评价表明:多分类器结合方法显著提高了信息识别的能力;采用多分类器结合的方法比单个分类器获得的最高分类精度提高5.5%,Kappa系数提高7.4%;Z统计值均为负,且均通过95%的置信水平检验.     

基于分形维数和SVM的新疆民间艺术图案分类

针对已有分类器存在的缺陷, 提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法, 提高分类器的分类精度. 先提取图像的4种分形维数作为纹理特征, 再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段. 将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量, 应用于测试阶段的分类, 提高分类器的分类精度. 实验结果表明, 该方法具有较好的推广性, 为图像特征组合提取提供了新途径.     

HSEC:基于聚类的启发式选择性集成

提出一种基于聚类的启发式选择性集成学习算法.集成学习通过组合多个弱分类器获得比单一分类器更好的学习效果,把多个弱分类器提升为一个强分类器.理论上来说弱分类器的个数越多,组合的模型效果越好,但是随着弱分类器的增多,模型的训练时间和复杂度也随之递增.通过聚类的方法去除相似的弱分类器,一方面有效降低模型的复杂度,另一方面选出差异性较大的弱分类器作为候选集合.之后采用启发式的选择性集成算法,对弱分类器进行有效的组合,从而提升模型的分类性能.同时采用并行的集成策略,提高集成学习选取最优分类器子集效率,可以有效地减少模型的训练时间.实验结果表明,该算法较传统方法在多项指标上都有着一定的提升.     

组合多重神经网络动态系统鲁棒故障检测与诊断

利用Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据理论，通过组合多重神经网络分类器，对一控制系统中的校正网络进行故障检测与诊断．单个神经网络分类器对某些特定的特征量进行分类，对应实际系统特征量的网络输出值与相应训练用特征集的网络输出均值之间的广义距离为单个分类器输出的实际系统属于某类的度量值．证据理论采用简单支撑集假设下的证据组合形式，最终的输出为综合多个神经网络输出后的结果．实际应用表明，此方法可以检测与诊断出单一分类器不能发现的故障，同时也减少了利用单个分类器对不同故障进行检测与诊断时的不精确性     

UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别

针对UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别问题,提出了结构特征和统计特征相组合的三级分类方案.经过印刷体去除、二值化、作业量判别等预处理之后,一级分类器提取点、线、圆等结构特征并进行组合构造相应模板,然后采用粗细两阶段方案进行模板匹配;二级分类器提取区域模糊统计特征,构造了10个一对多的SVM分类器;三级分类器提取投影特征、笔划特征、Fourier变换特征等,然后利用RBF神经网络进行分类.实验表明该方法合理有效.     

基于多特征多分类器的脱机手写汉字识别研究

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的.本文针对手写体汉字识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的汉字特征,而后输入BP神经网络多分类器进行识别的设计方法.实验结果表明,该方法用于手写体汉字识别是行之有效的.     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断

针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过多分类器的组合学习提高故障诊断的准确率,并在风力涡轮动力传动系统故障诊断模拟器系统上进行了多工况多故障的实验验证。首先,收集多工况、多故障的齿轮传感器信号,提取传感器信号的时域特征作为随机森林的输入特征量。然后,利用构建好的随机森林模型进行齿轮组的故障诊断,并将随机森林算法的分类结果与支持向量机方法的分类结果进行对比。通过对故障诊断结果的分析,随机森林算法避免了复杂的寻参过程和传统分类器的过拟合现象,能够处理大规模数据集,通过分类器的组合,提高了故障诊断准确率,并缩短了分类模型的预测时间,具有较好的应用前景。     

基于维数递增弱线性回归树的视频目标检测

采用线性回归树作为弱分类器,再由多个弱线性回归树组成强分类器以提高分类能力.从而在不增加特征数的情况下,通过线性回归树将特征进行自动组合以提高弱分类器的分类能力,相应地可以用更少的弱分类器组成分类能力更强的强分类器完成分类任务.对PETS2006视频序列以及公交车内视频序列的目标进行了检测,证明其具有较强的分类能力和较好的检测效果.