【摘 要】
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为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统。依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即
【机 构】
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西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室
【基金项目】
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国家“973计划”资助项目(2013CB329405);国家自然科学基金资助项目(61203222);教育部博士点基金资助项目(20120201120 036);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(xjj2012104,xjj2014122)
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为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统。依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即模糊隶属度,对成员分类器输出形式完成由摘要级至度量级的重新建模,更多地保留输出细节以减少信息损失,进而利用基于模糊的证据融合规则实现成员分类器的度量级融合,通过隶属度到mass函数的转换,利用模糊-证据融合规则实现多分类器系统的构造,进一步提高了多分类器系统分类性能。采用人工数据集和UCI数据集设计了对比实验,实验表明,与其他邻域型分类器构造的多分类器系统相比,新多分类器系统能有效提升分类正确率。
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