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后验概率估计是模式识别多分类器组合方法研究的基础 ,该文提出了最近邻距离分类器后验概率估计的类条件置信变换方法 .后验概率被认为集中在最近邻类与次近邻类上 ,而且对每一个模式类 ,都有一个类条件置信变换函数 ,该函数可以通过实验数据估计得到 .实验采用Concordia大学CENPARMI手写体数字数据库与南京理工大学手写体数字数据库 .实验结果表明该文所提出的类条件置信变换方法是合理的 ,在降低识别错误率上 ,优于现有的投票法、记分法、线性法以及自适应置信变换 (ACT)法 .