最短特征线段多分类器系统设计

• 作者: 丁建坤 杨艺 韩德强
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 特征线段 隶属度 多分类器系统 证据理论
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 页码范围: 77-83
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201509014

摘要

为提高多分类器系统分类的性能,设计了一种使用最短特征线段分类器的多分类器系统.依据最短特征线段分类算法工作机理,利用特征线段长度表征样本隶属于各个类别的可能性,即模糊隶属度,对成员分类器输出形式完成由摘要级至度量级的重新建模,更多地保留输出细节以减少信息损失,进而利用基于模糊的证据融合规则实现成员分类器的度量级融合,通过隶属度到mass函数的转换,利用模糊-证据融合规则实现多分类器系统的构造,进一步提高了多分类器系统分类性能.采用人工数据集和UCI数据集设计了对比实验,实验表明,与其他邻域型分类器构造的多分类器系统相比,新多分类器系统能有效提升分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩德强	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	27	621	12.0	24.0
2	杨艺	西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室	16	460	10.0	16.0
3	丁建坤	西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0