【摘 要】
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使用模糊积分的方法将多个分类器进行融合可以提高分类精度,但是如何得到最优的模糊测度是一个尚未解决的问题。本文根据模糊测度Sugeno积分的理想特性,用模糊测度代替各个分
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使用模糊积分的方法将多个分类器进行融合可以提高分类精度,但是如何得到最优的模糊测度是一个尚未解决的问题。本文根据模糊测度Sugeno积分的理想特性,用模糊测度代替各个分类器的权值,利用粒子群算法全局搜索的优势,将模糊测度对应于粒子,并随速度和位置并不断调整,从而得到全局最优的模糊测度。通过仿真实例验证了新的多分类器融合模型具有较低的分类错误率,并能有效地提高分类精度。
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