一种协同演化下的二元邻域判定误分纠错方法

吴克伟谢昭赵碧茹高隽

合肥工业大学;

摘要：

针对图像分类过程中出现误分样本的问题,提出了一种协同演化的计算方法,可有效纠正误分点.在数据空间协同表示的基础上,考虑误分样本周围的支持样本和竞争样本对该类样本的协同作用,将误分样本逐渐拉入正确的决策区域内,实现误分样本的正确分类,达到纠错目的,同时从理论上证明了方法的收敛性.仿真数据集和真实图像集分类的实验验证了协同演化计算策略能够稳定收敛至唯一点,结合高维空间中ISOMAP流形,提出的协同演化模型有较好的纠错能力,并较已有方法在低约简维数上有更好的执行效率和分类性能.

关键词：协同进化、流形、近邻空间、二元决策、数据优化

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60905005,61273237;中央高校基本科研业务费专项资金2012HGCX0001;国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金2013CB329604资助.Our work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China60905005,61273237;Fundamental Research Funds for the Central Universities2012HGCX0001;National Basic Research Program973 Programof China under Grant No.2013CB329604

在线出版日期：2015-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2276-2286