10.3969/j.issn.0372-2112.2017.11.027
带拒绝域的ECOC多类分类
针对纠错输出编码分解框架的自身特点、从降低误判风险出发,研究了带拒绝域的ECOC多类分类方法.首先在二类划分过程中引入拒绝域,对不属于正负子类的待识别样本进行拒识;其次,在基分类器内部引入拒绝域,以最小化风险贝叶斯决策为目标,利用后验概率输出和代价矩阵寻找拒绝域阈值,对样本输出值落入拒绝域中的样本进行拒识;最后,研究了不同拒绝域输出的解码方法,并讨论了拒识码字个数和矩阵最小Hamming距离之间的关系.实验结果表明基于二类划分构造的拒绝域能够提高分类正确率,而基于基分类器构造的拒绝域能够减小分类代价.
多类分类、纠错输出编码、拒绝域、支持向量数据描述、贝叶斯决策
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61273275,61503407
2018-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
2779-2786
