【摘 要】
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针对多分类器系统差异性评价中无法直接处理模糊数据的问题,提出了一种采用互补信息熵的分类器集成差异性度量（CIE）方法。首先利用训练数据生成一系列基分类器,并对测试数据进
【机 构】
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第二炮兵工程大学202教研室,西安交通大学电子与信息工程学院,西安交通大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61074176,41174162）, 中国博士后科学基金资助项目（2013M532048）
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针对多分类器系统差异性评价中无法直接处理模糊数据的问题,提出了一种采用互补信息熵的分类器集成差异性度量（CIE）方法。首先利用训练数据生成一系列基分类器,并对测试数据进行分类,将分类结果依次组合生成分类数据空间;然后采用模糊关系条件下的互补信息熵度量分类数据空间蕴含的不确定信息量,据此信息量判断基分类器间的差异性;最后以加入基分类器后数据空间差异性增加为选择分类器的基本准则,构建集成分类器系统,用于验证CIE差异性度量与集成分类精度之间的关系。实验结果表明,与Q统计方法相比,利用CIE方法进行分类器集成,
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