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| 最短特征线段多分类器系统设计 | |
| 作者单位： | ;1.西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室;2.西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室 |
| 摘 要： | 为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统。依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即模糊隶属度,对成员分类器输出形式完成由摘要级至度量级的重新建模,更多地保留输出细节以减少信息损失,进而利用基于模糊的证据融合规则实现成员分类器的度量级融合,通过隶属度到mass函数的转换,利用模糊-证据融合规则实现多分类器系统的构造,进一步提高了多分类器系统分类性能。采用人工数据集和UCI数据集设计了对比实验,实验表明,与其他邻域型分类器构造的多分类器系统相比,新多分类器系统能有效提升分类正确率。 |
| 关 键 词： | 特征线段 隶属度 多分类器系统 证据理论 |
Design of Multiple Classifier Systems Based on Shortest Feature Line Segment |
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