基于分类器判决可靠度估计的最优线性集成方法

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:renj19861123
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多分类器集成的目标是充分利用每一个分类器的长处,既要发挥它们的最佳性能,又能克服单个分类器的弱点,以达到最优的系统识别性能,该文提出一种基于发类器判决可靠度估计的多分类器集成方法,利用各分类器对当前输入样本的判决兵验概率,实时估计它们的分类判决可靠度,并指导集成权重系数的分配,该方法能够使集成权重更灵活地适应不同的输入变化,充分利用每个分类器当前的识别能力,从而获得更好的集成效果,该文结合最小均方误差准则(MSE)下的最优线性集成方法给出了权重模型和训练算法,并与其它的线性集成模型作了比较,实验表明,不论
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