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基于决策融合的南方复杂地区覆膜农田信息快速提取研究
1
作者 林娜 陈宏 +1 位作者 谢骞 赵健 《安徽农业科学》 2025年第3期229-235,242,共8页
为实现快速且准确地获取南方复杂地区覆膜农田信息,探索一种基于决策融合规则的单时相遥感提取方法。首先基于Sentinel-2影像数据,在南方丘陵山区这一典型地表混杂区域,应用特征提取算法与最小距离、最大似然、支持向量机、BP神经网络... 为实现快速且准确地获取南方复杂地区覆膜农田信息,探索一种基于决策融合规则的单时相遥感提取方法。首先基于Sentinel-2影像数据,在南方丘陵山区这一典型地表混杂区域,应用特征提取算法与最小距离、最大似然、支持向量机、BP神经网络、随机森林5种单分类器进行遥感影像分类,在此基础上依据各分类器分类结果与分类性能,构建一种结合层次分析与投票机制的自适应决策融合规则,进行了覆膜农田信息的提取,并评估其精度。对比5种单分类器与决策融合模型的分类性能,结果表明决策融合模型在精度评价指标上均显著优于单一分类器,总体精度达到91.82%,Kappa系数达到0.89,对覆膜农田的提取识别能力也表现优异,其生产者精度、用户精度和F_(1)Score分别达到92.68%、81.74%和0.87。提出的方法有效提高了覆膜农田的提取准确率、复杂度和计算成本较低,具有较强的泛化性与可操作性,适用于南方复杂农业环境,为实际生产应用提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 决策融合 多分类器 覆膜农田 Sentinel-2 复杂地区
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一种自整定权值的多分类器融合方法 被引量：9
2
作者 米爱中 郝红卫 +1 位作者 郑雪峰 涂序彦 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2604-2608,F0003,共6页
本文提出一种自整定权值的融合方法.该方法使用混淆矩阵来衡量分类器性能,并根据分类器输出情况自适应地为各分类器赋予权值,可靠的决策结果获得较大的权值,从而提高决策模板的可信度.对易于被错误分类的样本,在利用其与决策模板的相似... 本文提出一种自整定权值的融合方法.该方法使用混淆矩阵来衡量分类器性能,并根据分类器输出情况自适应地为各分类器赋予权值,可靠的决策结果获得较大的权值,从而提高决策模板的可信度.对易于被错误分类的样本,在利用其与决策模板的相似性信息的同时,结合它周围的训练样本信息做出判断.通过与DT方法在KDD’99入侵检测数据集和UCI数据库中的8个数据集上的实验对比,表明本文方法具有更好的分类性能. 展开更多
关键词 多分类器系统 决策融合 混淆矩阵 决策模板
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基于多分类器融合的供应链伙伴动态选择方法 被引量：6
3
作者 黄梦醒 潘泉 +1 位作者 施建宇 张洪才 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期1131-1136,共6页
通过将备选企业的属性看作分类器,将伙伴选择问题转化为不完全、不确定性信息下的分类识别问题。应用多分类器融合规则,建立了供应链伙伴选择的决策模型和方法。该方法不但有效解决了决策信息的不完全性、不确定性和主观性问题,而且有... 通过将备选企业的属性看作分类器,将伙伴选择问题转化为不完全、不确定性信息下的分类识别问题。应用多分类器融合规则,建立了供应链伙伴选择的决策模型和方法。该方法不但有效解决了决策信息的不完全性、不确定性和主观性问题,而且有效解决了供应链伙伴的动态选择问题。实例分析结果表明,该方法在供应链伙伴选择和动态选择中具有可行性、有效性和优越性。 展开更多
关键词 供应链 多分类器融合 伙伴选择 决策
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汉字识别方法综述 被引量：28
4
作者 孙华 张航 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期194-197,共4页
分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别... 分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别方法仍需要在识别目标及特征提取、训练字符集准备方面进行改进。 展开更多
关键词 汉字识别 模式识别 贝叶斯决策 多分类器聚合 分类识别
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多特征多分类器优化匹配的人脸表情识别 被引量：5
5
作者 王晓华 黄伟 +2 位作者 金超 胡敏 任福继 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期73-79,共7页
针对主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维过程中由于特征值相对集中而造成维数仍然偏高的不足,本文提出了基于最优样本的主成分分析(Optimal Sample-PCA,OS-PCA)降维方法。OS-PCA通过选择训练样本、优化协方差矩阵,从而... 针对主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维过程中由于特征值相对集中而造成维数仍然偏高的不足,本文提出了基于最优样本的主成分分析(Optimal Sample-PCA,OS-PCA)降维方法。OS-PCA通过选择训练样本、优化协方差矩阵,从而达到进一步降维的目的。鉴于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)对光照的鲁棒性,以及局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)对局部纹理特征的有效描述,本文结合DCT和LBP特征来弥补单一OS-PCA特征在人脸表情表征方面的局限性。为了更好地发挥特征与分类器的协作优势,文章构造了一个三层多分类器最优集成的人脸表情识别模型。该模型首先对表情图像进行预处理操作;然后提取OS-PCA、DCT和LBP特征送入三层模型;最后基于单一特征和相应单一分类器的最佳匹配组合,完成多特征与多分类器的最优集成;在执行粗分类结果投票表决的基础上,进一步对仍有分歧的表情图像进行自适应决策,从而得到最终识别结果。实验表明,OS-PCA较PCA进一步有效地降低了特征维数;同时,基于多特征多分类器的三层识别模型在JAFFE和CK库上分别获得了高于95%和96%的识别率,并表现出比较优越的时间性能。 展开更多
关键词 表情识别 主成分分析 多分类器最优集成 自适应决策
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一种提取反向协同显著区域特征的表情识别算法 被引量：5
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作者 罗源 张灵 +2 位作者 陈云华 曾碧 姜文超 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第7期1585-1589,共5页
针对单幅表情图像识别缺乏表情间关联性及单分类器的局限性问题,提出一种基于反向协同显著区域特征的人脸表情识别方法.该方法首先对数据库进行预处理,获取表情图像的纯人脸区域,再选取相同的人七张不同表情图像,利用反向协同显著区域... 针对单幅表情图像识别缺乏表情间关联性及单分类器的局限性问题,提出一种基于反向协同显著区域特征的人脸表情识别方法.该方法首先对数据库进行预处理,获取表情图像的纯人脸区域,再选取相同的人七张不同表情图像,利用反向协同显著区域算法对选取图像提取表情之间的变化区域并作为显著区域,然后利用纹理和形状特征对显著区域进行描述,最后采用多分类器决策机制进行分类.在JAFFE和CK人脸表情库的实验结果表明,该方法在降低特征维度的同时,能挖掘出表情的显著区域部分并能对表情进行有效的描述,与其他近似的人脸表情识别方法对比,识别率平均提高了2.5%. 展开更多
关键词 反向协同 显著区域特征 多分类决策机制 表情识别
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基于动态权值的多分类器故障诊断系统 被引量：3
7
作者 黄江涛 王明辉 +1 位作者 李武劲 古博 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期734-738,共5页
为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地... 为提高动态系统故障诊断的精确性,以及减少系统运行环境对故障诊断带来的影响,本文提出了一种基于动态权值的多分类器故障诊断系统.该方法使用决策支持度来衡量当前诊断任务中各分类器的实时决策可信度,并将其联合分类器性能指标动态地为各分类器赋予融合权值,决策性能好且决策支持度高的分类器决策结果获得较大的融合权值,同时,使不可靠决策结果的融合权值趋近于零.在此基础上,将多分类器系统优化为实时性能较好的分类器组成的子系统进行故障诊断,减少了不可靠决策的干扰,进一步提高了融合决策的精确度.试验表明本文方法具有良好的诊断决策性能,能获得比单个分类器和常用的一些融合算法更高的分类准确度. 展开更多
关键词 故障诊断 多分类器系统 数据融合 决策支持度 动态权值
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基于Cascade组合分类器的医学图像分类方法研究 被引量：1
8
作者 张春芬 朱玉全 +1 位作者 陈耿 王敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第36期211-213,共3页
提出了利用Cascade组合方法生成基于贝叶斯、神经网络与决策树的组合分类器,并将之应用到肝脏图像的分类中。实验结果表明,与现有医学图像分类方法相比,该组合方法可以有效地提高医学图像分类的准确性和稳定性。
关键词 多分类器组合 朴素贝叶斯 神经网络 决策树
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基于距离权值的C4.5组合决策树算法 被引量：13
9
作者 杜景林 严蔚岚 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期96-102,共7页
针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类时,没有考虑各属性对分类结果的影响,导致分类准确率低的问题,提出一种基于距离权值的C4.5组合决策树算法。根据标准欧式距离定义数据属性的距离权值,更新C4.5决策树算法的信息增益率,得到基于距... 针对C4.5决策树算法在处理多维数据分类时,没有考虑各属性对分类结果的影响,导致分类准确率低的问题,提出一种基于距离权值的C4.5组合决策树算法。根据标准欧式距离定义数据属性的距离权值,更新C4.5决策树算法的信息增益率,得到基于距离权值的C4.5算法。利用改进后的C4.5决策树分类算法训练多个基分类器,基分类器通过Bagging集成方法构建组合决策树。实验结果表明,该算法在处理多维数据时有较高的准确性和稳定性。 展开更多
关键词 C4.5算法 标准欧式距离 距离权值 信息增益率 Bagging组合算法
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改进D-S证据理论的多分类器决策层融合系统 被引量：1
10
作者 王成 郭飞 +1 位作者 郑黎晓 赖雄鸣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第5期1138-1141,共4页
针对传统D-S证据理论中基于识别率和误识率构造的基本概率赋值函数(Basic Probability Assignment,BPA)没有考虑训练样本分布的缺点,提出了一种将整体错误率分配给除了正确判别命题以外各个焦元的BPA构造新方法.针对传统D-S证据理论中... 针对传统D-S证据理论中基于识别率和误识率构造的基本概率赋值函数(Basic Probability Assignment,BPA)没有考虑训练样本分布的缺点,提出了一种将整体错误率分配给除了正确判别命题以外各个焦元的BPA构造新方法.针对传统D-S证据理论中所采用的基于正交和运算的合成规则不能融合矛盾证据的缺陷,提出一种能融合矛盾证据的大概率赋值法.在此改进D-S证据理论的基础上,给出了两分类器决策层融合流程和多分类器决策层融合系统.在ORL和Yale数据库上的实验结果表明,对几种典型分类器的决策层融合提高了系统人脸识别的正确率,且改进D-S证据理论比传统D-S和投票融合方法的正确率更高. 展开更多
关键词 D-S证据理论 BPA构造新方法 大概率赋值法 多分类器决策层融合 人脸识别
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