| 《计算机学报》文章摘要 全文下载 | |
| 文章题目 | 基于分类器判决可靠度估计的最优线性集成方法 |
| 作者 | 鲁 湛 丁晓青 |
| 作者单位 | (清华大学电子工程系 北京 100084) (清华大学智能技术与系统国家重点实验室 北京 100084) |
| 发表年份 | 2002 |
| 发表月份 | 8期 （页码：890—896) |
| 文章摘要 | 多分类器集成的目标是充分利用每一个分类器的长处，既要发挥它们的最佳性能，又能克服单个分类器的弱点，以达到最优的系统识别性能.该文提出一种基于分类器判决可靠度估计的多分类器集成方法，利用各分类器对当前输入样本的判决后验概率，实时估计它们的分类判决可靠度，并指导集成权重系数的分配.该方法能够使集成权重更灵活地适应不同的输入变化，充分利用每个分类器当前的识别能力，从而获得更好的集成效果.该文结合最小均方误差准则(MSE)下的最优线性集成方法给出了权重模型和训练算法，并与其它的线性集成模型作了比较.实验表明，不论在最优化准则下的最终误差还是在实际识别性能上，作者提出的方法都取得了最好的效果. 关键词 最优线性集成，判决可靠度，动态权重分配，分类置信度 中图法分类号：TP18 |