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题名基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器
被引量：27
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作者
张静
宋锐
郁文贤
夏胜平
胡卫东
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机构
国防科学技术大学ATR重点实验室
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第9期1560-1567,共8页
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文摘
构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循Fisher准则,设计并实现了模式相似关系分析机(patterns’similarityrelationshipanalyzingmachine,简称PSRAM),将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合起来,自适应地产生层次化分类器结构.大量测试证实,该方法有效、实用,可以显著地提高分类器的识别性能和稳健性.
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关键词
层次化分类器
相似性度量
模式相似关系分析机
FISHER准则
自适应模式组合
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Keywords
hierarchical classifier
similarity measurement
patterns＇ similarity relationship analysis machine
Fisher＇s principle
adaptive pattern combination
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于模式间混淆关系自适应构建层次化分类器
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作者
张静
宋锐
夏胜平
郁文贤
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机构
国防科学技术大学ATR重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2006年第1期43-48,共6页
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文摘
为了解决层次化分类器的设计难点——子分类器的层属关系及其内部组成的确定,本文首先定义了模式间混淆关系,用于描述不同模式在判决域中的相互作用;进而提出了基于混淆矩阵度量模式间混淆关系的方法。设计并实现了多模式混淆关系分析机MPCRAM,将有师指派和无师自组两种常用的模式重组方法有机结合,遵循Fisher准则,自适应地产生层次化分类器结构。大量综合测试证实了该方法有效、实用,可显著提高分类器的识别性能和稳健性。
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关键词
模式识别
混淆关系度量
多模式混淆关系分析机
层次化分类器
自适应模式组合
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Keywords
pattern Recognition
Confusion relationship Measurement
Multi-patterns＇ Confusion relationship analysis machine
Hierarchical Classifier
Adaptive pattern Combination
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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