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摘要:
构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循Fisher准则,设计并实现了模式相似关系分析机(patterns'similarity relationship analyzing machine,简称PSRAM),将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合起来,自适应地产生层次化分类器结构.大量测试证实,该方法有效、实用,可以显著地提高分类器的识别性能和稳健性.
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文献信息
篇名 基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 层次化分类器 相似性度量 模式相似关系分析机 Fisher准则 自适应模式组合
年,卷(期) 2005,(9) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1560-1567
页数 8页 分类号 TP15
字数 7101字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
层次化分类器
相似性度量
模式相似关系分析机
Fisher准则
自适应模式组合
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
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226394
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