【摘 要】
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融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统;该
【机 构】
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广西师范学院计算机与信息工程学院,广西科技师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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广西自然科学基金(2016GXNSFAA380200),2018年广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0699).
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融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统;该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法;实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。
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