基于改进分类器动态选择算法的滚珠丝杠副状态识别

1

作者 文娟 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第4期396-405,共10页

为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分... 为提升滚珠丝杠副的性能状态识别精度,提出一种改进的分类器动态选择算法。该算法借助邻域成分分析(NCA),准确并自适应地定义测试样本的邻域,无需选择距离度量方式,从而更加准确地衡量多分类器系统中各子分类器对于测试样本进行正确分类的潜力,解决了传统分类器动态选择算法精度受限于距离度量方式选择是否合适的问题。将所提出的分类器动态选择算法应用于滚珠丝杠副状态识别中,首先利用AdaBoost算法离线训练反向传播(BP)神经网络集合,然后依据实时信号特征,采用改进的分类器动态选择算法从分类器集合中选取最合适的子分类器进行状态鉴定,从而实现更好的识别效果。实验结果表明,提出方法的状态识别准确率能够达到97.22%,高于BP神经网络、AdaBoost与传统分类器动态选择算法,且对于不同的性能状态均有较高的识别精度。 展开更多

关键词 分类器动态选择 邻域成分分析(NCA) 状态识别 滚珠丝杠副 多分类器系统

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多分类器组合的交通拥堵预测模型研究 被引量：6

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作者 李春英 汤志康 曹元大 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第23期5088-5091,共4页

交通拥堵已成为制约城市经济和社会发展的"瓶颈",针对影响交通拥堵因素多的特点,在分析单分类器与Bagging类算法的基础上,提出一种基于多分类器组合的交通拥堵判别方法。通过分析交通流参数,同时充分考虑与城市路况相关的环... 交通拥堵已成为制约城市经济和社会发展的"瓶颈",针对影响交通拥堵因素多的特点,在分析单分类器与Bagging类算法的基础上,提出一种基于多分类器组合的交通拥堵判别方法。通过分析交通流参数,同时充分考虑与城市路况相关的环境因素,得出城市道路的拥堵预测模型。仿真结果表明,它能够有效地判别道路拥堵的状态变化,比不考虑环境因素影响时能够获得更高的识别率和较低的误报率。 展开更多

关键词 多分类器系统 BAGGING 智能交通系统 神经网络 仿真

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分类器的动态选择与循环集成方法 被引量：22

3

作者 郝红卫 王志彬 +1 位作者 殷绪成 陈志强 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期1290-1295,共6页

针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较... 针对多分类器系统设计中最优子集选择效率低下、集成方法缺乏灵活性等问题,提出了分类器的动态选择与循环集成方法(Dynamic selection and circulating combination,DSCC).该方法利用不同分类器模型之间的互补性,动态选择出对目标有较高识别率的分类器组合,使参与集成的分类器数量能够随识别目标的复杂程度而自适应地变化,并根据可信度实现系统的循环集成.在手写体数字识别实验中,与其他常用的分类器选择方法相比,所提出的方法灵活高效,识别率更高. 展开更多

关键词 多分类器系统 动态选择 循环集成 互补指数

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一种自整定权值的多分类器融合方法 被引量：9

4

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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物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究 被引量：16

5

作者 李治 杨晓梅 +1 位作者 孟樊 范文义 《遥感信息》 CSCD 2013年第6期48-55,共8页

通过遥感技术获取大范围土地覆盖信息对于监测、理解和预测自然资源具有重要的科学意义。MODIS数据是当今宏观尺度土地覆盖研究的主要数据源。本文以河北省为研究区,应用MOD13Q1数据产品,构建MODIS NDVI时间序列,从中反演物候特征作为... 通过遥感技术获取大范围土地覆盖信息对于监测、理解和预测自然资源具有重要的科学意义。MODIS数据是当今宏观尺度土地覆盖研究的主要数据源。本文以河北省为研究区,应用MOD13Q1数据产品,构建MODIS NDVI时间序列,从中反演物候特征作为参与分类的主要辅助信息,并采用随机森林分类方法进行宏观尺度土地覆被分类实验,并与单决策树(CART)进行对比分析。实验结果表明,物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆被分类方法的总体精度为87.2%,Kappa系数为0.83,比CART单一决策树精度提高了17.9%;应用物候特征参与分类,使得总体精度提高2.6%;其中,旱地和建筑用地精度分别提高了6.7%和11.9%。 展开更多

关键词 随机森林 组合分类器 NDVI时间序列 物候学 土地覆盖 MODIS

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基于多特征子集组合分类器的企业财务困境预测 被引量：9

6

作者 韩建光 惠晓峰 孙洁 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2010年第4期420-427,共8页

为了更加有效地进行企业财务困境预测,利用t检验、单因素方差分析、逐步判别分析、逐步逻辑回归和邻域粗糙集5种特征提取方法,结合支持向量机、多元判别分析、Logistic回归、分类和回归树等多种分类学习算法构造备选基本分类器。在此基... 为了更加有效地进行企业财务困境预测,利用t检验、单因素方差分析、逐步判别分析、逐步逻辑回归和邻域粗糙集5种特征提取方法,结合支持向量机、多元判别分析、Logistic回归、分类和回归树等多种分类学习算法构造备选基本分类器。在此基础上,提出了基于精度前向搜索和后剪枝的多特征子集组合分类器财务困境预测方法。该方法无需计算单分类器之间的差异性,首先以系统预测精度最大化为原则进行前向搜索,然后通过后剪枝策略选择精度最高或满意的系统作为最终结果。实证研究中以中国上市公司为研究对象,以十折交叉验证精度为评价标准,结果表明,该方法构建的组合系统的分类预测精度明显高于个体最优模型,最优组合系统和最简洁组合系统为财务困境预测提供了更多的灵活性。 展开更多

关键词 财务困境预测 多特征子集 选择性集成 多分类器系统

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一种基于混淆矩阵的分类器选择方法 被引量：12

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作者 米爱中 张盼 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期116-121,共6页

为充分利用分类器的差异性来提高分类器集成的准确率,提出一种分类器选择方法。基本思想是构造所有基分类器的混淆矩阵作为聚类算法的数据对象,根据各聚类中样本的分布选择出一定数量的分类器作为代表,构成新的待集成分类器集合。将该... 为充分利用分类器的差异性来提高分类器集成的准确率,提出一种分类器选择方法。基本思想是构造所有基分类器的混淆矩阵作为聚类算法的数据对象,根据各聚类中样本的分布选择出一定数量的分类器作为代表,构成新的待集成分类器集合。将该方法应用于Bagging算法的训练过程,通过实验对比,验证了该方法确实可以提高分类器集成性能。 展开更多

关键词 多分类器系统 选择性集成 混淆矩阵 聚类

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分类器模拟算法及其应用 被引量：3

8

作者 杨利英 覃征 张选平 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1311-1314,共4页

针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分类器之间的相关性度量生成所有的模拟数据.通过实验评估表明,... 针对标准数据集在评估多分类器系统的组合方法时存在的不足,设计了一种新的分类器模拟算法.该算法利用分类器的识别率建立混淆矩阵,由混淆矩阵生成基分类器的决策,进而结合分类器之间的相关性度量生成所有的模拟数据.通过实验评估表明,该算法能够模拟任意多个分类器和任意多个模式类别的数据,且能够表达出分类器之间的关联性.又应用生成的模拟数据集对多数投票和堆叠泛化这2种组合方法进行了实验,结果表明分类器之间的负相关有助于提高系统的性能,特别是当单个分类器识别率取0.8、关联度从0.829 5降至-0.484 7时,多数投票和堆叠泛化的性能分别提高了14.98%和41.99%. 展开更多

关键词 多分类器系统 分类器模拟算法 相关性

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一种利用空间和光谱信息的高光谱遥感多分类器动态集成算法 被引量：8

9

作者 苏红军 刘浩 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2017年第2期15-21,共7页

针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持向量机等5个基分类器构建多分类器集合;其次,计算各个分类器的... 针对高光谱遥感影像分类面临的小样本、分类器不稳定等问题,在总结现有多分类器动态集成算法的基础上,提出了一种利用空间和光谱信息的多分类器动态集成算法。首先,采用支持向量机等5个基分类器构建多分类器集合;其次,计算各个分类器的分类结果,将大多数分类器分类一致的像元列入样本数据;最后,根据待分类像元的邻域像元的标签分类情况,动态地选择合适的方式进行分类器集成。该算法只在空间邻域信息满足一定条件的情况下,才采用空间和光谱信息结合的方法进行处理,即利用空间信息提高算法的灵活性。采用2幅不同传感器的高光谱遥感影像数据对算法进行实验,并与现有5种多分类器动态集成算法进行对比分析。结果表明,本文提出的多分类器动态集成算法可以保持较高的分类精度,并能有效提升高光谱遥感影像分类的稳定性,对于推动高光谱遥感精细分类研究具有一定的理论和实用价值。 展开更多

关键词 高光谱遥感 多分类器动态集成 空间和光谱信息 多分类器系统

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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

10

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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CRH3型动车组牵引传动系统可靠性分析 被引量：11

11

作者 曹茜 赵峰 王开铭 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期41-46,共6页

为分析CRH3型动车组(EMU)牵引传动系统可靠性,基于其结构及运行特点,结合图论,从建立系统网络图可靠性模型入手,将系统可用度计算转化为系统网络图模型的连通概率计算。在系统各部件可维修的前提下,考虑部件停工相关性,结合京津城际高... 为分析CRH3型动车组(EMU)牵引传动系统可靠性,基于其结构及运行特点,结合图论,从建立系统网络图可靠性模型入手,将系统可用度计算转化为系统网络图模型的连通概率计算。在系统各部件可维修的前提下,考虑部件停工相关性,结合京津城际高速铁路某CRH3型动车组历史运行数据,用蒙特卡罗模拟-元胞自动机(MCS-CA)算法,通过Matlab编程,计算分析系统在正常工作状态和降级(降容)运行状态下的可靠性,并绘制相应的可靠度、可用度随时间变化曲线。结果表明,动车组牵引传动系统受电弓高压进线单元故障率最高,其次是变流单元。 展开更多

关键词 CRH3型动车组(EMU) 蒙特卡罗模拟-元胞自动机(mcs-CA)算法 降级(降容)运行 牵引传动系统 可靠性评估

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基于最小碰集的多故障诊断算法研究 被引量：11

12

作者 王子玲 许爱强 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期337-342,共6页

目前存在的测试性分析和故障诊断工具基本都是基于单故障假设,不适用于复杂系统。针对这一问题,研究了多故障假设下的序贯测试算法。提出了利用分类HS-树(CHS-树)计算最小碰集(MHS)的算法;以多故障状态集的MHS作为故障状态,生成最优单... 目前存在的测试性分析和故障诊断工具基本都是基于单故障假设,不适用于复杂系统。针对这一问题,研究了多故障假设下的序贯测试算法。提出了利用分类HS-树(CHS-树)计算最小碰集(MHS)的算法;以多故障状态集的MHS作为故障状态,生成最优单故障测试策略;以决策树中各叶节点的MHS为判断依据来决定下一步要执行的测试,最终生成多故障诊断策略。最后给出案例分析,结果表明:计算MHS的算法能够提高诊断策略的生成效率;诊断策略能够有效隔离多故障问题。 展开更多

关键词 系统工程方法论 多故障诊断 最小碰集 分类HS-树 序贯测试

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粒子群优化多分类器融合模型 被引量：2

13

作者 杨利英 覃征 胡广伍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第7期1313-1316,共4页

为改进多分类器系统的性能,提出一个多分类器融合模型,该模型将和规则与多数投票作为特例纳入其体系中.用粒子群算法对融合模型进行优化得到PSO优化模型.在UC I标准数据集上对模型进行了实验研究.实验结果显示,同多数投票等6种融合方法... 为改进多分类器系统的性能,提出一个多分类器融合模型,该模型将和规则与多数投票作为特例纳入其体系中.用粒子群算法对融合模型进行优化得到PSO优化模型.在UC I标准数据集上对模型进行了实验研究.实验结果显示,同多数投票等6种融合方法中的最好结果相比,PSO优化模型使4个数据集上的错误率分别降低了91.44%、53.19%、5.76%、2.03%.实验中还发现,将性能较差的分类器从分类器集合中剔除能够进一步提高分类性能. 展开更多

关键词 模式分类 多分类器系统 融合模型

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元学习算法选择机制及关联对性能的影响 被引量：1

14

作者 杨利英 张军英 覃征 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期278-280,290,共4页

提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设... 提出一种元学习定义,从偏差/方差分解角度对元学习中学习算法的选取机制进行研究,得出了元级选用错误率低且偏差小的学习算法、基级学习算法按照错误率及方差从低到高排列的结论。鉴于标准数据集不能充分评估关联对元学习性能的影响,设计了一种模拟算法以产生模拟数据集。在UCI标准数据集和模拟数据集上的实验表明,同常用的多数投票等组合方法相比,基于算法选择机制的元学习表现出优良的性能,且分类器之间的负关联有助于性能的改进。 展开更多

关键词 偏差/方差分解 关联 元学习 多分类器系统

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基于重采样和集成选择的适用于实体识别的多分类器系统 被引量：3

15

作者 周星 刁兴春 +2 位作者 曹建军 李鑫 王芳潇 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第5期931-938,共8页

实体识别常利用分类器根据记录对的字段相似度向量将记录对分为匹配、不匹配和可能匹配,因此分类器的准确性与实体识别的准确性直接相关。为提高分类准确性,本文基于重采样和集成选择技术构建一个多分类器系统。充分利用实体识别的特点... 实体识别常利用分类器根据记录对的字段相似度向量将记录对分为匹配、不匹配和可能匹配,因此分类器的准确性与实体识别的准确性直接相关。为提高分类准确性,本文基于重采样和集成选择技术构建一个多分类器系统。充分利用实体识别的特点,在分类之前发现分类困难的样本,并使重采样比率在一个区间内变化,生成一组重采样样本;然后用重采样后的样本训练分类器构建一个并行多分类器系统,强调分类器之间的差异度和稀疏度,从该多分类器系统中选择最优分类器子集,即最优的重采样比率组合,分别用非线性规划和极值方法求解该集成选择模型。实验结果表明,本方法与现有的多分类器系统相比具有更高的准确性。 展开更多

关键词 实体识别 多分类器系统 重采样 集成选择 差异度

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多分类器系统的泛组合规则研究与应用 被引量：1

16

作者 贾澎涛 何华灿 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第17期48-52,共5页

现有的多分类器系统采用固定的组合算子,适用性较差。将泛逻辑的柔性化思想引入多分类器系统中,应用泛组合运算模型建立了泛组合规则。泛组合规则采用遗传算法进行参数估计,对并行结构的多分类器系统具有良好的适用性。在时间序列数据... 现有的多分类器系统采用固定的组合算子,适用性较差。将泛逻辑的柔性化思想引入多分类器系统中,应用泛组合运算模型建立了泛组合规则。泛组合规则采用遗传算法进行参数估计,对并行结构的多分类器系统具有良好的适用性。在时间序列数据集上的分类实验结果表明,泛组合规则的分类性能优于乘积规则、均值规则、中值规则、最大规则、最小规则、投票规则等固定组合规则。 展开更多

关键词 泛组合规则 多分类器系统 泛组合运算模型 遗传算法

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谱聚类递归神经网络集成的全自动公开区分计算机和人的图灵测试识别算法 被引量：2

17

作者 张亮 陈睿 邱小松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1383-1385,共3页

针对粘着全自动公开的区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)的识别问题,提出了一种基于谱聚类递归神经网络(RNN)集成的识别算法。该算法首先使用不一致测度度量两个RNN之间的距离,构建出一张由多个候选RNN形成的图;然后基于谱图聚类理论,... 针对粘着全自动公开的区分计算机和人的图灵测试(CAPTCHA)的识别问题,提出了一种基于谱聚类递归神经网络(RNN)集成的识别算法。该算法首先使用不一致测度度量两个RNN之间的距离,构建出一张由多个候选RNN形成的图;然后基于谱图聚类理论,将多个RNN划分为不同的簇,并在每个簇上选择最佳RNN参与集成。实验结果表明:相对于单个候选RNN,该算法的识别率提高了约16%;相对于全部候选RNN构成的集成系统,该算法形成的集成规模更小,仅为原来的23%。 展开更多

关键词 全自动公开区分计算机和人的图灵测试识别 谱聚类 递归神经网络 网络安全 多分类器集成

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基于遗传算法的多扰动多K近邻分类器系统 被引量：1

18

作者 王丽娟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第16期166-168,共3页

为改善维数灾难对K近邻分类器的影响,提出一种基于遗传算法(GA)的多扰动的K近邻融合算法,简称GA-MKNNC算法。目标扰动将所识别的问题划分成多个子分类问题进行单独识别。针对不同子分类问题,数据扰动选取相关的数据,特征扰动确定相关的... 为改善维数灾难对K近邻分类器的影响,提出一种基于遗传算法(GA)的多扰动的K近邻融合算法,简称GA-MKNNC算法。目标扰动将所识别的问题划分成多个子分类问题进行单独识别。针对不同子分类问题,数据扰动选取相关的数据,特征扰动确定相关的特征,参数扰动明确相关参数值。数据扰动由Bagging算法确定。特征扰动和参数扰动通过GA学习得到。多个子分类问题的决策通过最大融合得到最终决策。实验结果表明,该算法的性能优于K近邻分类器及多数融合算法,且选用的子分类器数目少于FASBIR算法。 展开更多

关键词 K近邻分类器 多分类器系统 遗传算法 维数灾难

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一种局部最优型动态集成选择算法

19

作者 张亮 黄曙光 +1 位作者 石昭祥 胡荣贵 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第5期1005-1011,共7页

提出一种建立在局部最优基础上的动态集成选择算法,并从理论上对算法进行了分析.该算法首先在多个局部特征空间上构造最优集成,然后使用动态集成选择技术对未知样本进行识别.局部空间上的集成构造问题被转换为一个单目标优化问题,并使... 提出一种建立在局部最优基础上的动态集成选择算法,并从理论上对算法进行了分析.该算法首先在多个局部特征空间上构造最优集成,然后使用动态集成选择技术对未知样本进行识别.局部空间上的集成构造问题被转换为一个单目标优化问题,并使用多种群遗传算法进行了求解.基于UCI数据集的实验表明,相对于现有的动态分类器选择算法和动态集成选择算法,新算法能够取得更高的识别率.同时,相对于现有的动态集成选择算法,新算法构造的集成规模更小,识别速度更快. 展开更多

关键词 多分类器系统 动态分类器选择 动态集成选择 局部最优型动态集成选择算法

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“软件人”感知系统的协同分类模型研究

20

作者 米爱中 徐国章 +1 位作者 曾广平 涂序彦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第11期140-143,共4页

"软件人"是计算机网络世界中的一类软件人工生命,是一种网络中的"虚拟机器人",它具有拟人结构。作为对人的模拟,其感知系统应该像人的感知系统一样,具有区分感知对象的能力。基于人体感知系统的启发,运用大系统分析... "软件人"是计算机网络世界中的一类软件人工生命,是一种网络中的"虚拟机器人",它具有拟人结构。作为对人的模拟,其感知系统应该像人的感知系统一样,具有区分感知对象的能力。基于人体感知系统的启发,运用大系统分析的"分解-集结"方法,本文提出了一种"软件人"感知系统的协同分类模型。该模型通过多分类器系统模拟人的不同感觉,从而实现"软件人"对感知对象的多感觉协同分类。仿真实验结果初步验证了本文提出模型的可行性。今后的工作是研究如何构造实际系统并将其应用于数字气田建设的数据处理工作中。 展开更多

关键词 “软件人” 感知系统 协同分类 多分类器系统

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