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最短特征线段多分类器系统设计
【作者】 丁建坤 韩德强 杨艺 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室 西安710049 西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室 西安710049
【关键词】 特征线段 隶属度 多分类器系统 证据理论
【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，进而提升分类精度。在此基础之上，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。
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