【摘 要】
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基于局部分类精度设计多分类器系统能够有效地提高分类正确率．目前流行的动态分类器选择方法不能充分利用各个基本分类器的信息．在动态分类器选择方法中，局部分类精度最高的基本
【机 构】
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北京交通大学信息科学研究所,河北大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划基金项目(2004CB318110);北京市自然科学基金项目(4082025);高等学校博士点新教师基金项目(20070004037);河北省科学技术研究与发展计划基金项目(072135188)~~
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基于局部分类精度设计多分类器系统能够有效地提高分类正确率．目前流行的动态分类器选择方法不能充分利用各个基本分类器的信息．在动态分类器选择方法中，局部分类精度最高的基本分类器决定最终的分类结果，其他基本分类器的信息被忽略．提出了一种将局部分类精度变换为分类置信度的方法，从而可以利用度量层分类器融合方法对得到的置信度进行融合．与动态分类器选择方法相比，度量层分类器融合方法能够利用更多的信息，从而能够取得更高的分类正确率．ELENA数据库、UCI数据库和DELVE数据库上的大量实验表明，新方法在分类正确率方面超
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