基于线性判别分析的Choquet积分的符号模糊测度提取

• 作者: 杨蓉 王灯桂
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 线性判别分析 Choquet积分 模糊测度 分类器
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 261-265
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 5291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.02.040

摘要

在解决分类问题时,建立在Choquet积分上的分类器以其非线性和不可加性的特点,扮演着越来越重要的角色.由于Choquet积分中的符号模糊测度可以描述各特征对结果的影响,因此Choquet积分在解决数据分类及融合问题方面具有显著的优势.但是,关于Choquet积分符号模糊测度值的求解,学术界一直缺乏有效的方法.目前最常用的方法是遗传算法,但是遗传算法在解决符号模糊测度值的优化问题时存在算法较为复杂、耗时较长等缺陷.由于符号模糊测度值在Choquet积分分类器中是决定性的重要参数,因此设计出一种有效的符号模糊测度提取方法十分必要.文中提出基于线性判别分析的Choquet积分符号模糊测度的提取方法,推导出在分类问题下Choquet积分的符号模糊测度值的解析式表达,其能够有效、快速地得出关键性参数.分别在人工数据集及基准实际数据集上进行测试与验证,实验结果表明所提方法能有效解决Choquet积分分类器中符号模糊测度的优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨蓉	深圳大学机电与控制工程学院	7	33	2.0	5.0
2	王灯桂	深圳大学机电与控制工程学院	1	2	1.0	1.0