分类器的动态选择与循环集成方法 被引量：22

1

作者 郝红卫 王志彬 +1 位作者 殷绪成 陈志强 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期1290-1295,共6页

针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较... 针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较高识别率的分类器组合,使参与集成的分类器数量能够随识别目标的复杂程度而自适应地变化,并根据可信度实现系统的循环集成.在手写体数字识别实验中,与其他常用的分类器选择方法相比,所提出的方法灵活高效,识别率更高. 展开更多

关键词 多分类器系统 动态选择 循环集成 互补指数

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多分类器融合系统设计与应用 被引量：6

2

作者 杨利英 覃征 王卫红 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期175-177,共3页

设计高性能的分类系统是模式识别研究领域追求的目标,多分类器系统MCS是实现该目标的一个有效途径。在对比MCS与单分类器系统SCS的基础上,阐述了MCS的设计与优化,并对当前的优化技术进行了分类和比较,指出了存在的问题及未来的研究方向... 设计高性能的分类系统是模式识别研究领域追求的目标,多分类器系统MCS是实现该目标的一个有效途径。在对比MCS与单分类器系统SCS的基础上,阐述了MCS的设计与优化,并对当前的优化技术进行了分类和比较,指出了存在的问题及未来的研究方向。给出了一个用MCS实现空战目标识别的应用实例,该实例以目标的战术性能参数为分类特征,通过和规则融合多个BP网络分类器求得系统决策。实验结果表明,MCS能显著提高系统的识别率和可信度。 展开更多

关键词 多分类器系统 系统设计 系统优化 分类性能

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一种自整定权值的多分类器融合方法 被引量：9

3

作者 米爱中 郝红卫 +1 位作者 郑雪峰 涂序彦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2604-2608,F0003,共6页

本文提出一种自整定权值的融合方法.该方法使用混淆矩阵来衡量分类器性能,并根据分类器输出情况自适应地为各分类器赋予权值,可靠的决策结果获得较大的权值,从而提高决策模板的可信度.对易于被错误分类的样本,在利用其与决策模板的相似... 本文提出一种自整定权值的融合方法.该方法使用混淆矩阵来衡量分类器性能,并根据分类器输出情况自适应地为各分类器赋予权值,可靠的决策结果获得较大的权值,从而提高决策模板的可信度.对易于被错误分类的样本,在利用其与决策模板的相似性信息的同时,结合它周围的训练样本信息做出判断.通过与DT方法在KDD’99入侵检测数据集和UCI数据库中的8个数据集上的实验对比,表明本文方法具有更好的分类性能. 展开更多

关键词 多分类器系统 决策融合 混淆矩阵 决策模板

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一种基于混淆矩阵的分类器选择方法 被引量：11

4

作者 米爱中 张盼 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期116-121,共6页

为充分利用分类器的差异性来提高分类器集成的准确率,提出一种分类器选择方法。基本思想是构造所有基分类器的混淆矩阵作为聚类算法的数据对象,根据各聚类中样本的分布选择出一定数量的分类器作为代表,构成新的待集成分类器集合。将该... 为充分利用分类器的差异性来提高分类器集成的准确率,提出一种分类器选择方法。基本思想是构造所有基分类器的混淆矩阵作为聚类算法的数据对象,根据各聚类中样本的分布选择出一定数量的分类器作为代表,构成新的待集成分类器集合。将该方法应用于Bagging算法的训练过程,通过实验对比,验证了该方法确实可以提高分类器集成性能。 展开更多

关键词 多分类器系统 选择性集成 混淆矩阵 聚类

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一种基于证据距离的多分类器差异性度量 被引量：8

5

作者 杨艺 韩德强 韩崇昭 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1093-1099,共7页

多分类器系统因其能够显著提升分类精度而引发了广泛关注。多分类器系统中各子分类器间的差异性是提升融合分类精度的先决条件。提出了一种基于证据距离的分类器系统差异性度量,同时基于该度量提出一种多分类器系统构造方法。综合了既... 多分类器系统因其能够显著提升分类精度而引发了广泛关注。多分类器系统中各子分类器间的差异性是提升融合分类精度的先决条件。提出了一种基于证据距离的分类器系统差异性度量,同时基于该度量提出一种多分类器系统构造方法。综合了既有差异性度量、所提新差异性度量以及在训练样本集上的分类性能等多个指标,实现了多分类器系统的有效构造。实验结果表明,所提差异性度量及多分类器系统构造方法是合理的,能有效提升融合分类精度。 展开更多

关键词 多分类器系统 差异性度量 证据理论 证据距离 多分类器融合 分类器

原文传递

基于多特征子集组合分类器的企业财务困境预测 被引量：9

6

作者 韩建光 惠晓峰 孙洁 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2010年第4期420-427,共8页

为了更加有效地进行企业财务困境预测,利用t检验、单因素方差分析、逐步判别分析、逐步逻辑回归和邻域粗糙集5种特征提取方法,结合支持向量机、多元判别分析、Logistic回归、分类和回归树等多种分类学习算法构造备选基本分类器。在此基... 为了更加有效地进行企业财务困境预测,利用t检验、单因素方差分析、逐步判别分析、逐步逻辑回归和邻域粗糙集5种特征提取方法,结合支持向量机、多元判别分析、Logistic回归、分类和回归树等多种分类学习算法构造备选基本分类器。在此基础上,提出了基于精度前向搜索和后剪枝的多特征子集组合分类器财务困境预测方法。该方法无需计算单分类器之间的差异性,首先以系统预测精度最大化为原则进行前向搜索,然后通过后剪枝策略选择精度最高或满意的系统作为最终结果。实证研究中以中国上市公司为研究对象,以十折交叉验证精度为评价标准,结果表明,该方法构建的组合系统的分类预测精度明显高于个体最优模型,最优组合系统和最简洁组合系统为财务困境预测提供了更多的灵活性。 展开更多

关键词 财务困境预测 多特征子集 选择性集成 多分类器系统

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基于自适应多分类器系统的甲状腺疾病诊断方法研究 被引量：9

7

作者 郭海湘 黄媛玥 +1 位作者 顾明赟 潘雯雯 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2018年第8期2123-2134,共12页

甲状腺释放甲状腺激素以调节人体的新陈代谢速率，甲状腺激素过多或过少分别会引起甲亢或甲减，都属于甲状腺疾病．在实际医疗数据中，甲状腺疾病数据属于典型的不均衡数据．传统的分类方法往往忽略了不均衡数据存在的异构现象（不均衡... 甲状腺释放甲状腺激素以调节人体的新陈代谢速率，甲状腺激素过多或过少分别会引起甲亢或甲减，都属于甲状腺疾病．在实际医疗数据中，甲状腺疾病数据属于典型的不均衡数据．传统的分类方法往往忽略了不均衡数据存在的异构现象（不均衡程度，特征维度，类别数目在不同数据集中各不相同）．针对甲状腺疾病数据的类分布不均衡现象以及异构现象，本文提出一种自适应多分类器系统（adaptive multiple classi6er system，AMCS），构造多分类器集成系统，自适应地对异构不均衡甲状腺疾病数据进行分类来辅助甲状腺疾病的诊断．AMCS系统包括特征选择，集成框架，基分类器以及集成规则四个组成部分，每一组成部分由不同的算法组成候选池，根据不同数据存在的异构现象，自适应地为异构数据选择最优集成算法．本文采用KEEL和UCI提供的10组异构甲状腺疾病数据进行实验，验证了本文所提出的方法在辅助甲状腺疾病诊断的有效性． 展开更多

关键词 不均衡分类 多分类器系统 自适应学习 甲状腺疾病诊断

原文传递

一种利用空间和光谱信息的高光谱遥感多分类器动态集成算法 被引量：8

8

作者 苏红军 刘浩 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第2期15-21,共7页

针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持向量机等5个基分类器构建多分类器集合;其次,计算各个分类器的... 针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持向量机等5个基分类器构建多分类器集合;其次,计算各个分类器的分类结果,将大多数分类器分类一致的像元列入样本数据;最后,根据待分类像元的邻域像元的标签分类情况,动态地选择合适的方式进行分类器集成。该算法只在空间邻域信息满足一定条件的情况下,才采用空间和光谱信息结合的方法进行处理,即利用空间信息提高算法的灵活性。采用2幅不同传感器的高光谱遥感影像数据对算法进行实验,并与现有5种多分类器动态集成算法进行对比分析。结果表明,本文提出的多分类器动态集成算法可以保持较高的分类精度,并能有效提升高光谱遥感影像分类的稳定性,对于推动高光谱遥感精细分类研究具有一定的理论和实用价值。 展开更多

关键词 高光谱遥感 多分类器动态集成 空间和光谱信息 多分类器系统

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一种基于几何关系的多分类器差异性度量及其在多分类器系统构造中的应用 被引量：8

9

作者 梁绍一 韩德强 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期449-458,共10页

多分类器系统是应对复杂模式识别问题的有效手段之一.当子分类器之间存在差异性或互补性时,多分类器系统往往能够获得比单分类器更高的分类正确率.因而差异性度量在多分类器系统设计中至关重要.目前已有的差异性度量方法虽能够在一定程... 多分类器系统是应对复杂模式识别问题的有效手段之一.当子分类器之间存在差异性或互补性时,多分类器系统往往能够获得比单分类器更高的分类正确率.因而差异性度量在多分类器系统设计中至关重要.目前已有的差异性度量方法虽能够在一定程度上刻画分类器之间的差异,但在应用中可能出现诸如"差异性淹没"等问题.本文提出了一种基于几何关系的多分类器差异性度量,并在此基础上提出了一种多分类器系统构造方法,同时通过实验对比了使用新差异性度量方法和传统方法对多分类器系统融合分类正确率的影响.结果表明,本文所提出的差异性度量能够很好地刻画分类器之间的差异,能从很大程度上抑制"差异性淹没"问题,并能有效应用于多分类器系统构造. 展开更多

关键词 多分类器系统 差异性度量 差异性淹没 几何中心

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基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别

10

作者 文娟 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期396-405,共10页

为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分... 为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分类的潜力,解决了传统分类器动态选择算法精度受限于距离度量方式选择是否合适的问题。将所提出的分类器动态选择算法应用于滚珠丝杠副状态识别中,首先利用AdaBoost算法离线训练反向传播(BP)神经网络集合,然后依据实时信号特征,采用改进的分类器动态选择算法从分类器集合中选取最合适的子分类器进行状态鉴定,从而实现更好的识别效果。实验结果表明,提出方法的状态识别准确率能够达到97.22%,高于BP神经网络、AdaBoost与传统分类器动态选择算法,且对于不同的性能状态均有较高的识别精度。 展开更多

关键词 分类器动态选择 邻域成分分析(NCA) 状态识别 滚珠丝杠副 多分类器系统

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多分类器组合的交通拥堵预测模型研究 被引量：6

11

作者 李春英 汤志康 曹元大 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第23期5088-5091,共4页

交通拥堵已成为制约城市经济和社会发展的"瓶颈",针对影响交通拥堵因素多的特点,在分析单分类器与Bagging类算法的基础上,提出一种基于多分类器组合的交通拥堵判别方法。通过分析交通流参数,同时充分考虑与城市路况相关的环... 交通拥堵已成为制约城市经济和社会发展的"瓶颈",针对影响交通拥堵因素多的特点,在分析单分类器与Bagging类算法的基础上,提出一种基于多分类器组合的交通拥堵判别方法。通过分析交通流参数,同时充分考虑与城市路况相关的环境因素,得出城市道路的拥堵预测模型。仿真结果表明,它能够有效地判别道路拥堵的状态变化,比不考虑环境因素影响时能够获得更高的识别率和较低的误报率。 展开更多

关键词 多分类器系统 BAGGING 智能交通系统 神经网络 仿真

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元学习策略及性能评价

12

作者 杨利英 覃征 +1 位作者 胡广伍 张选平 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期570-573,共4页

为提高分类系统的性能,提出一种统一多种元学习算法的元学习框架,定义并描述了并行和串行两种组合方式.由基分类器的分类结果构成新属性,并加入到特征向量中以形成元数据.通过扩展特征向量,元学习增强了对假设空间的表达能力,降低了系... 为提高分类系统的性能,提出一种统一多种元学习算法的元学习框架,定义并描述了并行和串行两种组合方式.由基分类器的分类结果构成新属性,并加入到特征向量中以形成元数据.通过扩展特征向量,元学习增强了对假设空间的表达能力,降低了系统的偏差.在加州大学提供的标准数据集上对元学习策略进行了实验研究,结果表明:与多数投票、最大规则、最小规则等融合方法实现的多分类器系统相比,并行和串行组合在所用数据集上的平均分类错误率可分别降低39.12%和40.56%,且在n分交叉验证中n值的增加并不能改进分类性能,串行组合中的基分类器的顺序对分类错误率没有显著影响. 展开更多

关键词 模式分类 多分类器系统 元学习

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分类器模拟算法及其应用 被引量：3

13

作者 杨利英 覃征 张选平 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1311-1314,共4页

针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分类器之间的相关性度量生成所有的模拟数据.通过实验评估表明,... 针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分类器之间的相关性度量生成所有的模拟数据.通过实验评估表明,该算法能够模拟任意多个分类器和任意多个模式类别的数据,且能够表达出分类器之间的关联性.又应用生成的模拟数据集对多数投票和堆叠泛化这2种组合方法进行了实验,结果表明分类器之间的负相关有助于提高系统的性能,特别是当单个分类器识别率取0.8、关联度从0.829 5降至-0.484 7时,多数投票和堆叠泛化的性能分别提高了14.98%和41.99%. 展开更多

关键词 多分类器系统 分类器模拟算法 相关性

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利用证据神经网络的多分类器系统构造 被引量：4

14

作者 和红顺 韩德强 杨艺 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期93-99,141,共8页

为了充分利用数据信息进而提高分类正确率,提出一种证据神经网络的分类器,并据此构造了多分类器系统。首先将训练数据中的含混数据视为新类别——混合类,将原始的训练数据重组成含有混合类的训练数据,然后使用证据神经网络分类器系统用... 为了充分利用数据信息进而提高分类正确率,提出一种证据神经网络的分类器,并据此构造了多分类器系统。首先将训练数据中的含混数据视为新类别——混合类,将原始的训练数据重组成含有混合类的训练数据,然后使用证据神经网络分类器系统用重组后含混合类的训练数据进行训练,对分类输出进行证据建模,并使用多种不同的证据组合规则实现多分类器融合。采用人工数据集和UCI数据集进行对比实验,结果表明:与其他采用神经网络的多分类器系统相比,采用证据神经网络的多分类器系统能有效提高分类正确率;在数据集Magic 04和Waveform2上,采用提出的多分类器系统比采用投票法的神经网络多分类器系统的分类正确率分别提高了6%和10%左右。 展开更多

关键词 神经网络 多分类器系统 证据理论 信度函数

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TM影像分类领域多分类器线性组合方法及差异性度量研究 被引量：1

15

作者 周伟 马洪超 《黑龙江工程学院学报》 CAS 2006年第4期14-20,共7页

多分类器组合方法可以在一定程度上弥补单个分类器的不足,提高分类性能,因此,它在模式识别领域得到广泛的应用。主要将线性组合多分类器应用于遥感图像分类中。根据对子分类器输出结果信息的类别的组合,可将多分类器组合方法分为3种:基... 多分类器组合方法可以在一定程度上弥补单个分类器的不足,提高分类性能,因此,它在模式识别领域得到广泛的应用。主要将线性组合多分类器应用于遥感图像分类中。根据对子分类器输出结果信息的类别的组合,可将多分类器组合方法分为3种:基于抽象级组合、基于排序级组合和基于测量级组合,并归纳分析一些常用组合方法。此外,介绍一种EPD熵值度量方法来度量子分类器之间的差异性,实验表明,该方法对分类器组合性能的预测能力能指导多分类器系统构造。 展开更多

关键词 多分类器系统 多分类器组合 差异性度量 精度评定

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基于粗糙集约简的多分类器系统构造方法 被引量：3

16

作者 王名扬 于达仁 胡清华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期49-50,93,共3页

多分类器系统是近年来兴起的一种有效的分类机制,为提高多分类器系统的分类精度,提出了一种基于粗糙集约简构造多分类器系统的机制,并从输入和输出两个角度对如何选择单个分类器进行了探讨。通过对4个UCI数据集进行验证,发现基于输出的... 多分类器系统是近年来兴起的一种有效的分类机制,为提高多分类器系统的分类精度,提出了一种基于粗糙集约简构造多分类器系统的机制,并从输入和输出两个角度对如何选择单个分类器进行了探讨。通过对4个UCI数据集进行验证,发现基于输出的选择融合方法得到了最好的分类效果。 展开更多

关键词 多分类器系统 粗糙集 约简

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粒子群优化多分类器融合模型 被引量：2

17

作者 杨利英 覃征 胡广伍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第7期1313-1316,共4页

为改进多分类器系统的性能,提出一个多分类器融合模型,该模型将和规则与多数投票作为特例纳入其体系中.用粒子群算法对融合模型进行优化得到PSO优化模型.在UC I标准数据集上对模型进行了实验研究.实验结果显示,同多数投票等6种融合方法... 为改进多分类器系统的性能,提出一个多分类器融合模型,该模型将和规则与多数投票作为特例纳入其体系中.用粒子群算法对融合模型进行优化得到PSO优化模型.在UC I标准数据集上对模型进行了实验研究.实验结果显示,同多数投票等6种融合方法中的最好结果相比,PSO优化模型使4个数据集上的错误率分别降低了91.44%、53.19%、5.76%、2.03%.实验中还发现,将性能较差的分类器从分类器集合中剔除能够进一步提高分类性能. 展开更多

关键词 模式分类 多分类器系统 融合模型

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基于重采样和集成选择的适用于实体识别的多分类器系统 被引量：3

18

作者 周星 刁兴春 +2 位作者 曹建军 李鑫 王芳潇 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期931-938,共8页

实体识别常利用分类器根据记录对的字段相似度向量将记录对分为匹配、不匹配和可能匹配,因此分类器的准确性与实体识别的准确性直接相关。为提高分类准确性,本文基于重采样和集成选择技术构建一个多分类器系统。充分利用实体识别的特点... 实体识别常利用分类器根据记录对的字段相似度向量将记录对分为匹配、不匹配和可能匹配,因此分类器的准确性与实体识别的准确性直接相关。为提高分类准确性,本文基于重采样和集成选择技术构建一个多分类器系统。充分利用实体识别的特点,在分类之前发现分类困难的样本,并使重采样比率在一个区间内变化,生成一组重采样样本;然后用重采样后的样本训练分类器构建一个并行多分类器系统,强调分类器之间的差异度和稀疏度,从该多分类器系统中选择最优分类器子集,即最优的重采样比率组合,分别用非线性规划和极值方法求解该集成选择模型。实验结果表明,本方法与现有的多分类器系统相比具有更高的准确性。 展开更多

关键词 实体识别 多分类器系统 重采样 集成选择 差异度

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一种新的分类器选择集成算法 被引量：3

19

作者 尹光 朱玉全 陈耿 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第8期167-169,共3页

为提高集成分类器系统的分类性能,提出一种分类器选择集成算法MCC-SCEN。该算法选取基分类器集中具有最大互信息差异性的子集和最大个体分类能力的子集,以确定待扩展分类器集,选择具有较大混合分类能力的基分类器加入到待扩展集中,构成... 为提高集成分类器系统的分类性能,提出一种分类器选择集成算法MCC-SCEN。该算法选取基分类器集中具有最大互信息差异性的子集和最大个体分类能力的子集,以确定待扩展分类器集,选择具有较大混合分类能力的基分类器加入到待扩展集中,构成集成系统,进行加权投票并产生结果。实验结果表明,该方法优于经典的AdaBoost和Bagging方法,具有较高的分类准确率。 展开更多

关键词 多分类器系统 选择集成 差异性 分类能力 加权投票

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基于动态权值的多分类器故障诊断系统 被引量：3

20

作者 黄江涛 王明辉 +1 位作者 李武劲 古博 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期734-738,共5页

为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地... 为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地为各分类器赋予融合权值,决策性能好且决策支持度高的分类器决策结果获得较大的融合权值,同时,使不可靠决策结果的融合权值趋近于零.在此基础上,将多分类器系统优化为实时性能较好的分类器组成的子系统进行故障诊断,减少了不可靠决策的干扰,进一步提高了融合决策的精确度.试验表明本文方法具有良好的诊断决策性能,能获得比单个分类器和常用的一些融合算法更高的分类准确度. 展开更多

关键词 故障诊断 多分类器系统 数据融合 决策支持度 动态权值

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