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摘要:
用非线性方法解决多分类器融合问题能够取得比较高的识别率,但是,当前被应用在多分类器融合领域中的非线性方法可理解性较差,给使用者带来一定的困难.而基于模糊规则的模式识别方法是一类可理解性好的非线性方法,但迄今为止还没有被应用于多分类器融合问题中.基于上述考虑,该文将模糊系统应用到多分类器融合中,并且研究了如何设计可理解性好、精度高的模糊系统的问题,提出了一种改进的基于支持向量的模糊系统设计方法.该方法在从ELENA项目数据库和UCI数据库中选出的4个数据集上进行了测试.实验结果表明,该方法能够用可理解性好的模糊系统实现低错误率的多分类器融合.
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文献信息
篇名 基于模糊规则的多分类器融合
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 信息融合 模式识别 模糊逻辑 支持向量机
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1707-1712
页数 6页 分类号 TP391
字数 6430字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 袁保宗 北京交通大学信息科学研究所 33 569 11.0 23.0
2 苗振江 北京交通大学信息科学研究所 11 93 6.0 9.0
3 唐晓芳 北京交通大学信息科学研究所 7 184 5.0 7.0
4 刘明 北京交通大学信息科学研究所 7 54 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
信息融合
模式识别
模糊逻辑
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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