基于模糊积分和粒子群算法的多分类器融合

• 作者: 赵志伟 陈曦
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 模糊积分 模糊测度 粒子群算法 全局最优 多分类器融合
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 205-207
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.09.081

摘要

使用模糊积分的方法将多个分类器进行融合可以提高分类精度,但是如何得到最优的模糊测度是一个尚未解决的问题.本文根据模糊测度Sugeno积分的理想特性,用模糊测度代替各个分类器的权值,利用粒子群算法全局搜索的优势,将模糊测度对应于粒子,并随速度和位置并不断调整,从而得到全局最优的模糊测度.通过仿真实例验证了新的多分类器融合模型具有较低的分类错误率,并能有效地提高分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈曦	长沙理工大学计算机与通信工程学院	56	361	12.0	16.0
2	赵志伟	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	0	0.0	0.0