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手写体字符识别研究 被引量：28
1
作者 朱小燕 史一凡 马少平 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期174-180,共7页
目前,手写体字符识别领域在所包括的特征提取、识别器、合成器等方方面面已经形成了两大类识别方法:基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。本文旨在描述和评价这些问题的精要所在,并结合我们自己在这方面的工作对该领域的发展方向... 目前,手写体字符识别领域在所包括的特征提取、识别器、合成器等方方面面已经形成了两大类识别方法:基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。本文旨在描述和评价这些问题的精要所在,并结合我们自己在这方面的工作对该领域的发展方向和前沿课题提出一些看法。 展开更多
关键词 特征提取 手写体字符识别 汉字信息处理
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多分类器组合及其应用 被引量：10
2
作者 韩宏 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第1期58-61,共4页
1 引言传统的模式识别系统通常只使用样本的某种单一特征描述和特定的一个分类器来进行分类。这种系统对于类别数较大、输入样本带噪声的问题很难获得好的分类效果。近来发现不同的特征描述、不同的分类器在分类性能上存在着彼此互补的... 1 引言传统的模式识别系统通常只使用样本的某种单一特征描述和特定的一个分类器来进行分类。这种系统对于类别数较大、输入样本带噪声的问题很难获得好的分类效果。近来发现不同的特征描述、不同的分类器在分类性能上存在着彼此互补的现象,因此同时使用多种特征描述和多个分类器可能提高分类精确性。目前,多分类器组合的研究吸引了学者们广泛的注意。 展开更多
关键词 多分类器组合 模式识别 成员分类器
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分类器线性组合的有效性和最佳组合问题的研究 被引量：29
3
作者 付忠良 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1206-1216,共11页
通过多个分类器的组合来提升分类精度是机器学习领域主要研究内容,弱学习定理保证了这种研究的可行性.分类器的线性组合,也即加权投票,是最常用的组合方法,其中广泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加权投票.分类器组合的有... 通过多个分类器的组合来提升分类精度是机器学习领域主要研究内容,弱学习定理保证了这种研究的可行性.分类器的线性组合,也即加权投票,是最常用的组合方法,其中广泛使用的AdaBoost算法和Bagging算法就是采取的加权投票.分类器组合的有效性问题以及最佳组合问题均需要解决.在各单个分类器互不相关和分类器数量较多条件下,得到了分类器组合有效的组合系数选取条件以及最佳组合系数公式,给出了组合分类器的误差分析.结论表明,当各分类器分类错误率有统一的边界时,即使采取简单投票,也能确保组合分类器分类错误率随分类器个数增加而以指数级降低.在此基础上,仿照AdaBoost算法,提出了一些新的集成学习算法,特别是提出了直接面向组合分类器分类精度快速提升这一目标的集成学习算法,分析并指出了这种算法的合理性和科学性,它是对传统的以错误率最低为目标的分类器训练与选取方法的延伸和扩展.从另一个角度证明了AdaBoost算法中采用的组合不仅有效,而且在一定条件下等效于最佳组合.针对多分类问题,得到了与二分类问题类似的分类器组合理论与结论,包括组合有效条件、最佳组合、误差估计等.还对AdaBoost算法进行了一定的扩展. 展开更多
关键词 分类器组合 组合问题 线性组合 ADABOOST算法 BAGGING算法 组合分类器 机器学习 分类精度
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基于情感关键句抽取的情感分类研究 被引量：27
4
作者 林政 谭松波 程学旗 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2376-2382,共7页
情感分析需要解决的一个重要问题是判断一篇文档的极性是正面的还是负面的.情感分类的正确率很难达到普通文本分类的水平,因为情感分类更难更复杂.在判断文档的情感极性时,不同的句子具有不同的情感贡献度,所以,对整篇文档的关键句和细... 情感分析需要解决的一个重要问题是判断一篇文档的极性是正面的还是负面的.情感分类的正确率很难达到普通文本分类的水平,因为情感分类更难更复杂.在判断文档的情感极性时,不同的句子具有不同的情感贡献度,所以,对整篇文档的关键句和细节句进行区分将有助于提高情感分类的性能.关键句通常简短且具有判别性,而细节描述句通常复杂多样且容易引入歧义.在关键句抽取算法中,考虑3类属性:情感属性、位置属性和关键词属性.为了更好地利用关键句和细节句之间的差异性和互补性,将抽取的关键句分别用于有监督的和半监督的情感分类.在有监督情感分类中,采用的是分类器融合的方法;在半监督情感分类中,采用的是Co-training算法.在8个领域上进行实验,结果表明所提方法性能明显优于Baseline,从而证明情感关键句抽取算法是有效的. 展开更多
关键词 情感分类 关键句 分类器融合 联合训练 有监督学习 半监督学习
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神经网络分类器的组合 被引量：13
5
作者 韩宏 杨静宇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期1488-1492,共5页
利用神经网络分类器组合 ,对手写体数字识别问题进行了研究 .通过对同一训练样本集抽取不同特征集合 ,从而获得不同的神经网络分类器 .对这些分类器的分类结果组合得到最终的分类结果 .提出性能函数 PF(S,T)用来确定阈值 S,T,从而获得... 利用神经网络分类器组合 ,对手写体数字识别问题进行了研究 .通过对同一训练样本集抽取不同特征集合 ,从而获得不同的神经网络分类器 .对这些分类器的分类结果组合得到最终的分类结果 .提出性能函数 PF(S,T)用来确定阈值 S,T,从而获得错误率与拒识率间的最佳平衡 .实验结果表明 ,此种分类器组合方法能根据不同应用的要求 ,自动地选取性能函数中的参数 ,减少分类错误率 ,提高识别的可靠性 . 展开更多
关键词 神经网络分类器 分类器组合 字符识别
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基于模板匹配和SVM的草图符号自适应识别方法 被引量：18
6
作者 姜映映 田丰 +1 位作者 王绪刚 戴国忠 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期252-260,共9页
在草图符号的自适应学习中,不同用户的训练样本数量可能不同,保持在不同样本数量下良好的学习效果成为需要解决的一个重要问题.提出一种自适应的草图符号识别方法,该方法采用与训练样本个数相关的分类器组合策略将模板匹配方法和SVM统... 在草图符号的自适应学习中,不同用户的训练样本数量可能不同,保持在不同样本数量下良好的学习效果成为需要解决的一个重要问题.提出一种自适应的草图符号识别方法,该方法采用与训练样本个数相关的分类器组合策略将模板匹配方法和SVM统计分类方法进行了高效组合.它通过利用支持小样本学习的模板匹配方法和支持大量样本学习的SVM方法,并同时利用草图符号中的在线信息和离线信息,实现了不同样本个数下自适应的符号学习和识别.基于该方法,文中设计并实现了支持自适应识别的草图符号组件.最后,利用扩展的PIBG Toolkit开发出原型系统Idea Note.评估表明,该方法可以在24类草图符号分别使用1到20个训练样本时具有较高的识别正确率和较好的时间性能. 展开更多
关键词 符号识别 自适应学习 模板匹配 SVM 分类器组合 组件
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一种基于模糊积分的多分类器联合方法 被引量：9
7
作者 姚明海 何通能 《浙江工业大学学报》 CAS 2002年第2期156-159,共4页
多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。模糊积分是一种多分类器联合算法。但是在用模糊积分对多分类器联合建模时 ,模糊积分密度函数的选择对系统的性能有着很大的影响。提出一种基于模糊积分和贝叶斯联合的分类器集成方法 ,... 多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。模糊积分是一种多分类器联合算法。但是在用模糊积分对多分类器联合建模时 ,模糊积分密度函数的选择对系统的性能有着很大的影响。提出一种基于模糊积分和贝叶斯联合的分类器集成方法 ,该方法利用贝叶斯方法构造模糊积分密度函数 ,再利用模糊积分把分类器输出信息联合起来。实验结果表明 ,该方法比其他方法能够得到更好的识别性能。 展开更多
关键词 多分类器联合 分类器 模糊积分 贝叶斯方法 模式识别
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基于层次的分类器组合 被引量：4
8
作者 韩宏 杨静宇 娄震 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期10-14,共5页
对传统的串行、并行组合方式的分析基础上 ,该文提出一种基于层次的分类器组合方式 ,并以手写体数字识别为例 ,选取了 8个不同信息层次的分类器进行组合 ,得到最终分类结果如下 :正确识别率为 97.15 % ,错误率为 0 .75 % ,拒识率为2 .10... 对传统的串行、并行组合方式的分析基础上 ,该文提出一种基于层次的分类器组合方式 ,并以手写体数字识别为例 ,选取了 8个不同信息层次的分类器进行组合 ,得到最终分类结果如下 :正确识别率为 97.15 % ,错误率为 0 .75 % ,拒识率为2 .10 % ,可靠性为 99.2 34%。实验结果表明 ,此种分类器组合方式较传统的串行。 展开更多
关键词 分类器组合 字符识别 特征提取
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基于模糊积分和遗传算法的分类器组合算法 被引量：3
9
作者 李玉榕 乔斌 蒋静坪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第12期119-121,140,共4页
将多个分类器进行组合能提高分类精度。基于模糊测度的Sugeno和Choquet积分具有理想的特性,因此该文利用其进行分类器组合。然而在实际中难以求得模糊测度。该文利用两种方法求取模糊测度,一是分类器对样本数据的分类能力,另一种是根据... 将多个分类器进行组合能提高分类精度。基于模糊测度的Sugeno和Choquet积分具有理想的特性,因此该文利用其进行分类器组合。然而在实际中难以求得模糊测度。该文利用两种方法求取模糊测度,一是分类器对样本数据的分类能力,另一种是根据遗传算法。这两种方法均考虑了每个分类器对不同类的分类能力不同这一经验知识。实验中对UCI中的几个数据库进行了测试,同时将该组合方法应用于一多传感器融合工件识别系统。测试结果表明了该算法是一种计算简便、精度较高的分类器组合方法。 展开更多
关键词 模糊积分 遗传算法 分类器组合算法 模式识别
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组合分类器及其在高光谱影像分类中的应用 被引量：9
10
作者 韩建峰 杨哲海 《测绘科学技术学报》 北大核心 2007年第3期231-234,共4页
多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点。由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果。将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点... 多分类器组合问题一直是模式识别和机器学习领域的研究重点。由于各分类器的分类结果有着互补信息,因而一般来说,组合分类方法总有着较单个分类器精度更高的分类结果。将组合分类方法引入到高光谱影像的分类过程中,并针对该类影像的特点,提出了混合组合策略。实验表明,将组合分类器用于高光谱影像的分类,可以得到较为理想的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱 分类 分类器 组合
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基于多神经网络分类器组合的火焰图像分割 被引量：3
11
作者 李树涛 王耀南 毛建旭 《数据采集与处理》 CSCD 2000年第4期443-446,共4页
单一神经网络分类器的性能很大程度上取决于网络参数的选择 ,设计一个性能最优的神经网络分类器是非常困难的。针对这一问题 ,本文提出了基于多个 BP神经网络分类器组合的回转窑火焰图像分割方法。选取多组不同的训练样本对多个具有不... 单一神经网络分类器的性能很大程度上取决于网络参数的选择 ,设计一个性能最优的神经网络分类器是非常困难的。针对这一问题 ,本文提出了基于多个 BP神经网络分类器组合的回转窑火焰图像分割方法。选取多组不同的训练样本对多个具有不同初始条件的 BP网络进行训练 ,网络收敛后 ,用于火焰图像的分割 ,会产生多种分割结果 ,采用平均值法、投票表决法、最大统计概率法和神经网络 4种方法对其进行组合 ,得到了最终的分割结果。实验结果表明 ,本文提出的方法具有分割效果好和可靠性高等优点 ,满足了实际使用的要求。 展开更多
关键词 BP神经网络 分类器组合 图像分割 回转窑
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基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法 被引量：7
12
作者 温福喜 刘宏伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第8期201-203,共3页
提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更... 提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸识别 二维主分量分析 二维线性可分性分析 分类器融合
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多分类器融合实现机型识别 被引量：6
13
作者 杨利英 覃征 王向华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第15期10-12,共3页
针对空战目标识别中机型识别这一问题,提出了基于多分类器融合的识别方法。该方法以战术性能参数为输入,便于满足空战的实时性要求。通过广泛收集数据,得到机型识别的分类特征,选取分类特征的子集作为单分类器的特征,用BP网络设计单分类... 针对空战目标识别中机型识别这一问题,提出了基于多分类器融合的识别方法。该方法以战术性能参数为输入,便于满足空战的实时性要求。通过广泛收集数据,得到机型识别的分类特征,选取分类特征的子集作为单分类器的特征,用BP网络设计单分类器,然后选用性能优良的和规则进行分类器融合,求得最终的决策。实验结果表明,多分类器融合的识别性能明显优于参与融合的分类器,也优于相同输入的单分类器。该方法的另一特点是能够进行缺省推理,因而有较强的抗干扰能力,适合真实战场环境的需要。 展开更多
关键词 模式识别 分类器融合 目标识别
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Boosting算法中基分类器权重的动态赋值 被引量：9
14
作者 付彬 王志海 王中锋 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第3期85-88,共4页
Boosting是一种有效的分类器组合方法,其通过加权投票来组合多个基分类器进行分类。在对基分类器进行权重赋值时,该算法采用了以基分类器在当前训练集上的错误率的某种变形来对基分类器进行权重赋值,这是一种静态的赋值方法。介绍一种... Boosting是一种有效的分类器组合方法,其通过加权投票来组合多个基分类器进行分类。在对基分类器进行权重赋值时,该算法采用了以基分类器在当前训练集上的错误率的某种变形来对基分类器进行权重赋值,这是一种静态的赋值方法。介绍一种动态地对基分类器进行赋权重的方法,这种方法利用当前测试实例属于某个被错误分类数据子集的程度,并按照程度的大小给相应的基分类器赋适当的权重。跟静态赋权重相比,这种方法考虑了测试实例属性取值的不同,进而能动态地调整基分类器的权重,从而达到进一步优化分类性能的目的。实验表明,动态权重赋值的方法在大多数情况下跟静态赋值相比具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 组合分类器 BOOSTING方法 动态权重赋值
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AdaBoost算法在致密砂岩水淹层识别中的应用 被引量：8
15
作者 杨明任 申辉林 +3 位作者 曲萨 孙启鹏 章利民 肖淑明 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期62-69,共8页
目前各类水淹层的测井响应特征不明显,特别是致密砂岩水淹层测井曲线主要反映储层岩性特征,而反映储层流体性质的信息十分有限,导致水淹层解释多解性极强,传统的交会图技术、测井曲线对比分析等方法识别水淹级别精度低,严重影响油田开... 目前各类水淹层的测井响应特征不明显,特别是致密砂岩水淹层测井曲线主要反映储层岩性特征,而反映储层流体性质的信息十分有限,导致水淹层解释多解性极强,传统的交会图技术、测井曲线对比分析等方法识别水淹级别精度低,严重影响油田开发生产。为此,本文提出了基于AdaBoost算法的预测模型,该算法分类速度快,不需要繁杂的调参过程,不会出现过拟合情况,应用多个弱分类器的线性组合,综合判断分类结果,能够有效地提高致密砂岩水淹级别的识别精度。首先,结合长庆油田长6段致密砂岩现场资料把水淹层细划分为未水淹、低水淹、中水淹、高水淹等4个水淹级别,并将这4个水淹类型拆解为二分类问题,通过不断的迭代得到样本分布,然后将弱分类器经过线性加权平均得到强分类器。该方法应用到长庆致密砂岩水淹层识别中,水淹层预测精度达88.7%,在研究常规测井资料水淹层识别中具有重要意义。 展开更多
关键词 ADABOOST算法 分类器 致密砂岩 水淹层识别 线性组合
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从局部分类精度到分类置信度的变换 被引量：6
16
作者 刘明 袁保宗 +2 位作者 苗振江 唐晓芳 李昆仑 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1612-1619,共8页
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... 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过动态分类器选择方法大约0．2％～13．6％． 展开更多
关键词 信息融合 模式识别 集成学习 分类器组合 局部分类精度 分类置信度
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独立分类器集成理论及其在字符识别中的应用 被引量：4
17
作者 林晓帆 丁晓青 吴佑寿 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1998年第4期403-411,共9页
本文将从多个侧面系统研究独立分类器集成的理论,包括:给出分类器独立性的定义,推导独立分类器的集成方法,从信息论的角度考察这种集成提高识别率的机理,讨论分类器独立性的判别准则。另外,本文将分析概率估计误差对这种集成造成的影响... 本文将从多个侧面系统研究独立分类器集成的理论,包括:给出分类器独立性的定义,推导独立分类器的集成方法,从信息论的角度考察这种集成提高识别率的机理,讨论分类器独立性的判别准则。另外,本文将分析概率估计误差对这种集成造成的影响,提出相应的改进算法。本文的理论和方法在脱机手写汉字识别中得到了成功的应用。 展开更多
关键词 分类器集成 模式识别 字符识别 汉字信息处理
原文传递
多标签AdaBoost算法的改进算法 被引量：6
18
作者 付忠良 张丹普 王莉莉 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期103-109,共7页
针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路。基于改进思路构造出了改进的多标签AdaBoost算法。一种思路是修改算法的样本分布调整策略,破坏现有AdaBoost算法中样本分布的均匀性,以确... 针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路。基于改进思路构造出了改进的多标签AdaBoost算法。一种思路是修改算法的样本分布调整策略,破坏现有AdaBoost算法中样本分布的均匀性,以确保增加每一个弱分类器都能降低学习错误的上界估计,从而实现对多标签AdaBoost算法的改进;另一种思路是训练弱分类器时兼顾后续待学习的弱分类器对学习错误的影响,克服现有算法在训练弱分类器时只考虑当前弱分类器对学习错误的影响,而完全忽略后续待学习的弱分类器对学习错误的影响这一现象,从而改进多标签AdaBoost算法。理论上,对于改进多标签AdaBoost算法,增加每一个弱分类器都能进一步降低学习错误。理论分析和实验结果均表明了提出的改进算法有改进效果。 展开更多
关键词 集成学习 多标签分类 REAL ADABOOST算法 多分类问题 分类器组合
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多分类器组合的LiDAR点云分类 被引量：1
19
作者 鲁冬冬 邹进贵 《测绘地理信息》 CSCD 2023年第3期36-40,共5页
随着激光雷达技术在地形测绘、数字城市建设等领域的广泛应用,点云数据采集的精度和效率变高,若要进一步利用这些数据,还要对点云数据进行分类。因此,如何高效、高精度地对点云进行分类成为了目前的研究重点。机器学习不同分类器之间存... 随着激光雷达技术在地形测绘、数字城市建设等领域的广泛应用,点云数据采集的精度和效率变高,若要进一步利用这些数据,还要对点云数据进行分类。因此,如何高效、高精度地对点云进行分类成为了目前的研究重点。机器学习不同分类器之间存在一定互补性,基于此,提出一种基于概率矩阵特征值的加权多分类器组合方法,利用矩阵的特征值来自适应调整分配权值,通过支持向量机和随机森林分类器组合进行点云分类。实验结果表明,该方法能有效结合两种分类器的优势,提高了分类的精度和稳定性。 展开更多
关键词 点云分类 支持向量机 随机森林 分类器组合
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多分类器的一种动态联合方法
20
作者 潘翔 姚明海 陈国华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第12期92-93,共2页
多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。对于多分类器联合,一个关键的问题是如何对每个分类器的分类性能作出可靠性估计。以往提出的方法是利用各个分类器在训练阶段得到的知识来判断决策的可靠性,这些方法都需要大量的存储空... 多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。对于多分类器联合,一个关键的问题是如何对每个分类器的分类性能作出可靠性估计。以往提出的方法是利用各个分类器在训练阶段得到的知识来判断决策的可靠性,这些方法都需要大量的存储空间,并且没有考虑到分类器在分类过程中,由于输入样本的质量变化从而分类性能也会改变。文章提出了一种分类器的动态联合方法,该方法直接利用分类器的输出信息来估计分类器的可靠性。实验结果表明,比较传统的联合方法,该方法是一种有效的联合方法。 展开更多
关键词 多分类器 动态联合方法 手写体识别 模式识别
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