| 【中文题名】 | 多分类器融合中的模糊测度研究 |
| 【英文题名】 | A Study on the Fuzzy Measure for Multi-classifier Fusion |
| 【学科专业】 | 应用数学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-8-3 |
| 【中关键词】 | 模糊积分,模糊测度,多分类器融合,非负集合函数,, |
| 【英关键词】 | fuzzy integral,fuzzy measure,multi-classifier fusion,non-negative set function, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 模糊积分是一种融合工具,用以提高多分类器融合系统的分类精确率和改善系统的稳健性。在基于模糊积分的多分类器融合系统中,模糊测度对融合系统的性能有很大的影响。若模糊测度定义得比较合适,可以明显地提高分类精确率;反之,定义得不恰当,可能使得融合系统的分类精确率不如单个分类器的分类精确率。在融合系统中的分类器已经给定的情况下,本文首先分析了模糊测度对分类结果的影响,指出了基于模糊积分的多分类器融合系统具有一定的纠错能力,即对于一个样例,即使所有分类器都分错了,基于模糊积分的融合系统仍有可能对该样例进行正确的分类。在此基础上,提出了模糊测度函数的概念,使得模糊测度可以随着输入样例的不同而变化,及时反映出在对一具体样本进行分类过程中分类器的重要性和分类器之间的交互作用。同时给出了一种实现模糊测度函数的方法,实验证明具有一定的可行性。此外,本文还对模糊测度的单调性对融合系统的影响进行了初步讨论,指出了模糊测度的单调性约束条件在用Sugeno 积分作融合算子时可以不考虑。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-7 |
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第1章 绪论 |
7-12 |
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1.1 多分类器融合的研究现状 |
7-9 |
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1.2 本课题的研究目的和意义 |
9-10 |
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1.3 主要研究内容 |
10-12 |
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第2章 预备知识 |
12-25 |
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2.1 模糊测度和模糊积分 |
12-15 |
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2.2 几种常见的分类器 |
15-19 |
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2.3 常见的分类器融合方法 |
19-22 |
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2.4 遗传算法 |
22-25 |
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第3章 基于模糊积分的多分类器融合 |
25-41 |
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3.1 基于模糊积分的多分类器融合模型 |
25-28 |
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3.2 模糊测度的确定 |
28-31 |
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3.3 模糊测度的单调性对融合系统的影响 |
31-33 |
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3.4 模糊测度函数 |
33-41 |
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第4章 数值实验 |
41-44 |
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第5章 结论与展望 |
44-45 |
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参考文献 |
45-47 |
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攻读硕士学位期间科研工作情况 |
47-48 |
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致谢 |
48 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387448 |
