一种基于模糊积分的多分类器联合方法.pdfVIP

维普资讯 第30誊第2期 浙 江 工 业 大 学 学 报 V ．3oNo2 2∞ 年 4月 JOURNALOFZI~_jIANGUNIVERSITYOFTECHNOLOGY ． 2∞2 文章编号：1006-4303(2002)02-0156-04 一 种基于模糊积分的多分类器联合方法 姚明海，何通能 (浙江工业大学 信息工程学院．浙江 杭州 310032) 摘要：多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。模糊积分是一种 多分类器联合算 法。但是在用模糊积分对多分类器联合建模时，模糊积分密度函数的选择对系统的性能有着很 大的影响。提 出一种基于模糊积分和 贝叶斯联合的分类器集成方法，该方法利用贝叶斯方法构 造模糊积分密度函数，再利用模糊积分把分类器输 出信息联合起来。实验结果表明，该方法比 其他方法能够得到更好的识别性能。 关键词：分类器联合；模糊积分；贝叶斯方法 中图分类号：TP311．134．1 文献标识码：A Dynamiccombinationmethodofmultipledassifiers YAOMing-hai，HETong-neng (Cotle0e Info~ tlonEngln~fng，丑q Uaiver~tyof1 nno10 ，H 一-310~(2，China) Abslract：Acombinationofmu pleclassifiersisapowerfulsolutiontothedifficultpattem recognition ptobl~n．Fuzzyintegralisavalidal 山m forcombiningctassffiem．Butwhenmodlellingmultipleclas- siferswithfuzz),integral，thesystem’Sperformanceislargelybasedonthe m．te densities．Acorn- binationme~od basedOIIfuzzyintegralandBayesispresented．Itgetsthefu=yintegraldensityfunction througl1theBa)~esmethod，andcombinestheoutputinformationofallclassiferswithfuzzyintegra1．Experi— menbhaveshownthatthismehtodachievesverypromisingperformancemadout-performsothercombining approachs． Keywords：classifiereombinatlon；fuzzyinte4gral；Bayesmehtod 0 引 言 在模式识别中，把多个分类器的输出信息联台起来进行分类决策是解决复杂分类问题的一种有效 方法 J。很多学者已对这方面作 了深入的研究，提出了一些算法如贝叶斯、 —S联台L、BKsl3J等 。但 是这些算法都是基于抽象级信息的联台，对分类器的输出信息没能充分利用，因此这些算法虽然在一定 程度上提高了分类性能，但还不能达到一个理想的效果。考虑到太部分的分类器能够提供度量级的信 息，如BP网络，近邻分类器等 ，而基于度量级信息的联台能更好地利用各个分类器的输出信息，因此， 近来这类联台方法引起了研究人员的兴趣。Hossein ，Cho[7J提出利用 Sugeno的模糊积分L8进行度量级 收稿 日期：21301—11—20；修订 日期：2002—02—25 作者简介：姚明海：(1963一)男，浙江嘉善^，副教授，主要研究方向：信息融台 ．模式识别与智能控制，混{屯应用。