基于GA的多分类器融合算法

摘要：

为了提高单一分类器的识别性能,在模式识别领域经常采用多分类器集成的方法.提出了一种基于GA的多分类器融合算法,首先通过GA算法对特征集的分割进行优化选择,形成了较优的成员分类器;然后通过对成员分类器分辨能力的度量,提出了一种加权系数矩阵的多分类器组合方法.在UCI数据库上进行了实验,结果表明所提出的算法具有较高的识别率.

关键词：多分类器融合、遗传算法、加权系数矩阵

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金the Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China under Grant 2006F26

在线出版日期：2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：163-165