采用互补信息熵的分类器集成差异性度量方法

• 作者: 张春霞 赵军阳 韩崇昭 韩德强
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 分类器集成 差异性 互补信息熵 模糊关系
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 13-19
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201602003

摘要

针对多分类器系统差异性评价中无法直接处理模糊数据的问题,提出了一种采用互补信息熵的分类器集成差异性度量(CIE)方法.首先利用训练数据生成一系列基分类器,并对测试数据进行分类,将分类结果依次组合生成分类数据空间;然后采用模糊关系条件下的互补信息熵度量分类数据空间蕴含的不确定信息量,据此信息量判断基分类器间的差异性;最后以加入基分类器后数据空间差异性增加为选择分类器的基本准则,构建集成分类器系统,用于验证CIE差异性度量与集成分类精度之间的关系.实验结果表明,与Q统计方法相比,利用CIE方法进行分类器集成,平均集成分类精度提高了2.03％,分类器系统集成规模降低约17％,而且提高了集成系统处理多样化数据的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭	西安交通大学电子与信息工程学院	349	5634	35.0	59.0
2	张春霞	西安交通大学数学与统计学院	12	571	6.0	12.0
3	韩德强	西安交通大学电子与信息工程学院	27	621	12.0	24.0