【摘 要】
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多分类器融合是解决复杂模式识别问题的有效办法,而提高多分类器融合系统的分类精确率和改善系统的稳健性,通常使用模糊积分作为一种融合工具。在基于模糊积分的多分类器融合系统中,模糊密度决定着模糊积分,从而对分类结果产生很大影响。基于这样的考虑,本文提出了基于多分类器融合应用的复模糊积分,并从以下几个方面对多分类器融合进行了研究:复模糊积分定义的给出以及讨论了相关性质定理、复模糊测度的确定、对相关样例进行
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多分类器融合是解决复杂模式识别问题的有效办法,而提高多分类器融合系统的分类精确率和改善系统的稳健性,通常使用模糊积分作为一种融合工具。在基于模糊积分的多分类器融合系统中,模糊密度决定着模糊积分,从而对分类结果产生很大影响。基于这样的考虑,本文提出了基于多分类器融合应用的复模糊积分,并从以下几个方面对多分类器融合进行了研究:复模糊积分定义的给出以及讨论了相关性质定理、复模糊测度的确定、对相关样例进行了检验。首先,本文给出了复模糊积分的概念,并将经典积分中的一些性质和定理推广到复模糊积分上。然后,本文给出了复模糊测度的确定方法,并给出复模糊积分在多分类器融合应用中的融合过程。最后,本文对几个样例进行了详细讨论,并证明了该方法具有一定的可行性。
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