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。     

多特征组合多分类器的方法用于“文本无关”的说话人辨认

组合多分类器可以看作是一种用于获得较高识别效果的混合系统，重点探索了以不同特征作为输入的组合多分类器方法。实验结果表明：利用多特征组合多分类器的方法可以提高“文本无关”说话人辨认系统的识别率和可靠性。     

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。     

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.     

一种基于Dempster-Shafer理论的分类器组合算法

提出了基于Dempster -Shafer理论进行多个神经网络分类器组合的一种可行算法 ,该算法考虑了每个分类器对不同类的识别能力不同这一经验知识 .在UCI数据库的分类和一个多传感器融合工件识别系统中的应用结果 ,表明了该算法的有效性     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

基于多代理决策融合的电机状态识别

提出了基于多代理决策融合的电机状态识别系统.以电机的振动信号和电流信号为输入,六种分类器用来识别其状态.每个分类器视为一个代理,独立完成模式识别工作后,同其他分类器交换信息从而提高识别率.本文还将传感器融合和分类器选择融入系统,同单源数据和无分类器选择相比具有更大的优势,使最终电机状态识别率达到98.9%.     

学习相关源证据

将两个相关证据看成是一个相关源证据与两个独立源证据正交合成的结果,这两个相关证据的合成就归结为这3个相互独立的源证据的正交合成。利用证据理论组合相关多分类器,每个分类器提供的证据是相关的,利用遗算法从样本中学习最优的相关源证据,基于合成证据确定最终的组合分类结果。字符识别实验结果表明,这种相关证据模型能有效利用分类器之间的相关性,从而能提高多分类器的组合识别性能。     

一种基于BP-bagging的手写体数字识别算法

基于BP-bagging的手写体数字识别算法,以BP网络做基本分类器,用Bagging产生多个基本分类器,把每一个手写体数字作为一幅图像,通过扫描提取25维特征,并投影压缩生成5维特征向量,并输入到BP-bagging分类器,用简单多数投票法进行集成,实现手写体数字的分类识别.经反复的实验证明,该手写体数字识别算法具有...     

基于多分类器融合的语音识别方法研究

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于...     

一种基于特征差异度和SVM投票机制的数字音乐语音情感识别算法

针对数字音乐语音情感识别问题,提出一种基于特征差异度和SVM投票机制进行识别的方法.该方法不仅降低了特征向量的维度,而且保留了足够的能够描述数字音乐语音不同情感之间差异的特征.同时,该方法利用多个二分SVM分类器进行投票,减少了每个分类器的权重,从而降低了误差.实验结果表明,该方法能够有效地提高识别准确率.     

采用多分类器集成方法的带钢表面缺陷图像识别

现有带钢表面缺陷在线识别系统中单个分类器对部分缺陷识别率不高,并且对训练样本依赖性较大;针对这一问题,提出了一种基于并行多分类器集成技术的带钢缺陷图像识别方法.该方法选择LVQ神经网络、RBF神经网络和支持向量机作为基分类器,应用加权投票法对基分类器进行集成,从而实现基分类器能力互补.实验表明,采用多分类器集成的带钢表面缺陷图像识别方法可以更准确地对带钢常出现的边缘锯齿、焊缝、夹杂、抬头纹等缺陷进行识别,能够得到相当或优于任何单个分类器的分类精度,总体识别率达到96%以上.     

一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法

为同时保证基分类器的准确性和差异性, 提出一种基于聚类和AdaBoost的自适应集成算法. 首先利用聚类算法将训练样本分成多个类簇; 然后分别在每个类簇上进行AdaBoost训练并得到一组分类器; 最后按加权投票策略进行分类器的集成. 每个分类器的权重是自适应的, 且为基于测试样本与每个类簇的相似性及分类器对此测试样本的分类置信度计算得到. 实验结果表明, 与AdaBoost,Bagging(bootstrap aggregating)和随机森林等代表性集成算法相比, 该算法可取得更高的分类精度.     

基于贝叶斯网络分类器的车牌相似字符识别

相似字符识别率低会影响整个车牌识别系统的性能,而相似字符之间只有局部特征差异较大,并且相似字符样本数目多少差异较大,目前常用的分类器表现得都不稳定.贝叶斯网络分类器充分利用和综合先验知识与样本信息,无论实验样本和特征数目多少,表现得都很稳定.通过使用几千个测试样本对分类器进行测试,并与其他分类器的识别结果作比较.实验结果表明,在相同的特征下,与AdaBoost分类器、BP神经网络分类器、SVM分类器相比,贝叶斯网络分类器对车牌相似字符的识别有较高的识别率和更高的稳定性.     

汉字识别多分类器集成的新方法

从信息熵的角度分析了多分类器集成的重要性，提出了一种用于汉字识别的多分类器集成的新方法——综合识别法。该方法充分考虑到各分类器的特性，在保证效率的同时，较好地改善了用单个分类器识别低质量文本时误识率较高的不足，使系统误识率下降了７４％，拒识率下降了２７％。提出了一种基于惩罚函数的确定各分类器拒识门限的方法，该方法既可灵活地确定系统的识别率、误识率，又避免了收集巨量训练样本的工作。     

分块统计特征和最优分辨力选择特征相融合的掌纹识别

为提高掌纹识别的性能,提出一种分块统计特征和最优分辨力选择特征相融合的掌纹识别方法。首先对预处理后的掌纹图像进行多方向、多尺度Gabor变换;然后将掌纹划分多个子块提取特征,将各子块特征进行拼接得到整个掌纹特征向量;最后以特征分辨力为准则选出最优掌纹特征子集建立两分类器,通过投票机制建立掌纹多类分类器,并采用Po1yU掌纹库进行性能测试。测试结果表明,该方法的掌纹识别性能优于对比掌纹识别方法。     

基于贝叶斯网络的分类器研究

研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器，即朴素(naIve)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(tree augmented Bayesian)分类器；发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的，因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的．