【摘 要】
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本文主要研究模块化组合分类器以解决大规模学习问题.模块化组合分类器的核心思想是,先对各个子分类器进行模块化处理,然后将它们的输出进行组合并给出最终决策.该分类器需要
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本文主要研究模块化组合分类器以解决大规模学习问题.模块化组合分类器的核心思想是,先对各个子分类器进行模块化处理,然后将它们的输出进行组合并给出最终决策.该分类器需要解决的几个关键问题是:如何对各个子分类器进行模块化处理;如何标准化各个子分类器的输出使它们能够参与度量层的组合;选用何种组合规则进行组合.本文就这几个问题进行了深入的探讨:将模块化思想引入各个子分类器,即将一个复杂的多类问题分解为多个较简单的两类问题;对多种子分类器进行改进,使各个子分类器的输出逼近待测样本对各个类别的后验概率,并提出了核Fisher方法设计子分类器,核Fisher方法是通过核非线性变换将数据集从原始空间变换到线性可分的更高维空间,再运用Fisher线性判别法进行模式识别;用基于Bayesian理论框架的多种组合规则对各个子分类器的输出进行组合,英文字母识别结果表明加法规则和中位数规则具有良好的分类性能.本文将模块化组合分类器用于机器嗅觉的气味识别问题.实验结果表明,本文提出的分类方法能有效提高机器嗅觉的分类精度.
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