【摘 要】
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该文对多分类器融合模式识别的设计方法进行了研究.在多分类器融合模式识别系统的分类器集的设计上,该文分别提出了基于最小关联度和基于遗传算法的两种方法.前者以具有最小
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该文对多分类器融合模式识别的设计方法进行了研究.在多分类器融合模式识别系统的分类器集的设计上,该文分别提出了基于最小关联度和基于遗传算法的两种方法.前者以具有最小加权误识率的分类器集作为最优分类器集,后者则是通过遗传算法寻找最优特征子集来构成最优分类器集.该文还对多分类器神经网络融合函数的设计进行了改进,神经网络融合器不仅输入各个分类器的输出,它也输入样本的原始特征.两组实验结果证明了该方法可以提高神经网络融合器的识别正确相率.在多分类器选择模式识别上,该文提出了基于聚类算法来动态选择分类器的方法.
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