【摘 要】
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多分类器融合技术是模式识别领域中一种较新的技术,它将多个分类器对于同一待识模式的识别结果通过特定的融合规则进行融合以得到较好的识别效果.本文比较详细的讨论了日文假
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多分类器融合技术是模式识别领域中一种较新的技术,它将多个分类器对于同一待识模式的识别结果通过特定的融合规则进行融合以得到较好的识别效果.本文比较详细的讨论了日文假名识别系统中的多分类器融合问题.在日文假名识别系统中共使用了三个单独的分类器,不同的分类器之间具有一定的互补性.根据日文假名的特点,采用了三种不同的融合策略进行了融合实验.根据传统的融合理论,设计了两种新的融合方法,分别是允许直接终止的类集合减少串行融合方法和基于改进的行为知识空间法的融合方法.对于允许直接终止的类集合减少串行融合方法,在传统串行融合方法的基础上,综合两种串行方法的优点设计了允许直接终止的策略.对于基于改进的行为知识空间法的融合方法,在行为知识空间法可能产生拒识时,设计了新的判别方法.针对日文假名固有的特点,用传统方法取得的效果都不是十分理想.将其作为一种独特的文字,设计了第三种融合方法,即基于引导集的融合方法.该方法充分利用了日文假名自身的特点,使用了一个独立的分类器和两个辅助分类器对待识样本进行识别,由独立的分类器产生最后的识别结果或是产生一个包含类别非常少的引导集,再根据引导集的实际情况选择两个辅助分类器之一来进行最终的识别,由于独立的分类器能够识别大部分的假名类别,产生引导集的情况只占少数且引导集中包含的类别极少,因而提高了识别速度.两个辅助分类器是针对日文假名的特点而设计的,可以大大提高日文假名的识别率.该方法的平均识别率较单分类器的平均识别率提高了15.27%.通过实验,分别对各种融合方法进行了比较,分析了各种融合方法之间的差别.
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