基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器
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'similarity relationship analyzing machine,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.
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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TP15(自动化基础理论)
2005-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1560-1567
