多分类器系统的泛组合规则研究与应用

合集下载

遥感数据融合与多尺度地物分类方法与应用研究

遥感数据融合与多尺度地物分类方法与应用研究遥感技术的发展为地球资源的监测与管理提供了重要的技术手段。

通过遥感数据融合和多尺度地物分类方法，可以更准确地获取地球表面的信息，并为环境监测、城市规划、资源管理等方面提供更有效的支持。

一、遥感数据融合方法的研究与应用遥感数据融合是指将不同传感器获得的多源多光谱遥感影像进行整合，提取出更为准确的地物信息。

在遥感数据融合中，常用的方法包括基于像素级的融合和基于特征级的融合。

基于像素级的融合方法主要利用多个传感器观测的同一地物像元之间的相互关系，通过像素级运算对不同传感器的数据进行融合。

这种方法能够充分利用多个传感器的信息，提高地物分类的准确性。

例如，在农业遥感中，结合多谱段的高分辨率影像和偏振SAR数据，可以实现作物生长状况和土壤湿度的监测。

基于特征级的融合方法则基于不同传感器提供的特征信息，通过特征提取和组合的方式进行数据融合。

这种方法能够更好地利用多个传感器的优势，提高地物分类的分类精度。

例如，在城市规划中，结合光学、雷达和激光雷达数据，可以实现对城市中不同建筑物的识别与分类。

二、多尺度地物分类方法的研究与应用地物分类是遥感数据处理中的重要任务之一，其目标是将遥感影像中的像元分配给不同的地物类别。

随着遥感技术的发展，传感器分辨率不断提高，地物分类任务也面临着更多的挑战。

传统的地物分类方法主要基于像元级别的特征提取和分类器的训练，其精度受到地物空间分布的限制。

随着多尺度地物分类方法的提出，可以更好地利用不同层次的信息，提高地物分类的准确性。

多尺度地物分类方法主要分为基于像素级的多分辨率分割方法和基于对象级的多尺度目标识别方法。

基于像素级的多分辨率分割方法主要通过分割算法将高分辨率遥感影像分割为多个子图像，然后对每个子图像进行地物分类，最后将分类结果进行合并。

这种方法可以充分利用不同分辨率下的特征信息，提高地物分类的准确性。

例如，在森林资源调查中，可以利用多分辨率的遥感影像进行森林类型的分类和监测。

人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。

参考答案:错误2.下列关于最大池化的说法中错误的是？参考答案:LeNet采用的是最大池化方法3.填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。

参考答案:正确4.语言可以是无限的但是句子必须是有限的。

参考答案:正确5.文法是由下列哪些参数构成的？参考答案:起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P6.感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？参考答案:梯度下降法7.下列关于对比散度算法的说法中错误的是？参考答案:深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练8.下列选项中，属于模式识别系统的环节是？参考答案:分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成9.分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？参考答案:置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差10.利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？参考答案:不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决11.本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有？参考答案:字母表_句子（链）_文法_语言12.下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？参考答案:分类决策存在错误率_先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正13.贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。

参考答案:类条件概率_先验概率14.下列选项中属于特征降维的优点的是？参考答案:降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统15.下列说法中正确的是？参考答案:聚类结果受特征选取和聚类准则的影响_数据聚类没有预先分好类的样本集_聚类结果受各特征量纲标尺的影响_数据聚类没有已知的分类决策规则16.设计一个组合分类器需要满足什么要求？参考答案:每个基分类器的训练集和训练结果要有差异_组合分类器需要重点考虑方差和偏差_基分类器的分类正确率大于50%17.下列选项中属于决策树分类器的特点的是？参考答案:需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征_速度快，分类决策规则明确_未考虑特征间的相关性_有监督学习方法18.下列选项中属于Adaboost算法的特点的是？参考答案:异常数据（离群点）影响大_不易实现并行化训练_只能解决二分类问题_算法的组合过程能减小偏差19.下列选项中属于反馈型神经网络的是？参考答案:Hopfield网络_受限玻尔兹曼机20.调节以下哪些部分可以对神经网络的性能造成影响？参考答案:权值_激活函数_隐层单元_阈值21.下列选项中关于前馈网络和反馈网络的说法中正确的是？参考答案:前馈网络输出不作用在网络的输入中_前馈网络为静态网络_反馈网络下一时刻的输出与上一时刻的输出有关_反馈网络为动态网络22.下列选项中属于BP网络的不足的是？参考答案:容易陷入局部极小值_全连接网络计算大_隐层神经元数量难以确定_无法做到深度很深，会产生梯度消失23.下列选项中属于深度学习的特点的是？参考答案:需要大量样本进行训练_逐层抽象，发现数据集的特征_是层数较多的大规模神经网络_需要大规模并行计算能力的支持24.利用链式求导法则需要哪些信息？参考答案:损失函数与网络输出向量之间的函数关系_激活函数输出对净激励的导数25.深度信念网不能用于图像识别的原因是？参考答案:深度信念网为一维向量输入，不能直接用于二位图像_需要进行认知－重构的双向计算，学习速度不够快_受限玻尔兹曼机的层间全连接，权值数量太多26.Jp作为类内、类间可分性的概率距离度量时应该满足下列选项中哪些条件？参考答案:当两类完全不可分时，Jp等于0_当两类完全可分时，Jp取得最大值27.特征选择的算法包括以下哪些？参考答案:分支定界法_顺序后退法_穷举法_顺序前进法28.特征降维的方法包括特征选择和特征提取。

华南农业大学农业电气自动化硕博士学位论文统计

姓名学位导师时间论文许耀军硕士罗锡文2004水田激光平地系统的研究刘落实硕士张铁民2004纵弯复合型直线超声电机优化设计与实验研究陈海生硕士洪添胜2005果树仿形喷雾控制系统付雄新硕士陈润恩2005基于公用电话网络远程测控系统的研究秦勇硕士张铁民2005面内复合模态直线超声电机优化设计与实验研究郭灼硕士洪添胜2006田间作物叶面积指数的检测方法李松硕士张建瓴2006基于DSP的果树形态结构参数检测系统罗霞硕士陈润恩2006基于GIS 校园基本建设数据服务系统刘汉旭硕士张铁民2006压电超声波吸入泵的有限元分析与实验研究孙道宗硕士王卫星2006基于CAN总线的喷雾监控系统的设计与试验黄伟锋硕士洪添胜2005果园喷雾机的嵌入式远程监测系统陈梅雯硕士陈联诚2006木材干燥神经网络辩识研究胡孟谦硕士邓继忠2006甘蔗切割过程动态测试系统的设计与试验贺晓龙硕士陈联诚2007草坪灌溉机器人定位与控制技术的研究熊俊涛硕士钟南2007植物根系竞争生长的可视化模拟王文婷硕士张建瓴2007基于虚拟仪器的直线超声电机检测系统郭胜君硕士王卫星2007土壤含水量监测仪的设计与试验孙宝霞硕士王卫星2007基于节点剩余能量的簇头选举算法张文科硕士张铁民2007超声波电机频率自动跟踪与负载匹配技术尹东晓硕士宋淑然2007基于机器视觉的果实识别与定位技术苏宝林硕士陈润恩2007土壤电导特性及影响因素试验研究夏健杰硕士张铁民2007基于DSP的振动能量存储控制系统马先明硕士张铁民2007基于压电陶瓷变压器的新型直流开关电源罗双发硕士陈润恩2007基于ZigBee 技术的无线传感器网络的应用研究黄莺硕士王卫星2007基于节点剩余能量和位置的分簇算法研究许利霞硕士张铁民2007基于组态软件的超声电机测控系统研究张志斌博士罗锡文2008基于机器视觉的农业机械导航算法研究刘国成博士罗锡文2008基于XCT的根系图像分割及体视化技术研究杨秀丽博士张铁民2011基于压电转换的整流变换技术与实验研究赵进辉博士罗锡文2008基于图像处理的田间甘蔗病害识别技术研究刘志壮博士洪添胜2008药液实时精确计量与变量喷雾控制张俊平博士胡月明2008数据挖掘技术在耕地质量评价中的应用研究刘敏娟硕士洪添胜2008基于计算机视觉的荔枝检测与分级方法李亭硕士张铁民2008超声波电机多定子同步驱动技术的研究邢志卿硕士洪添胜2008基于DSP 的果树图像识别系统杨敬锋硕士薛月菊2008模糊分类器和分类器集成及其在土地评价中的应用罗承旸硕士宋淑然2008基于变频控制的风送变量喷雾试验研究漆海霞硕士张铁民2008二自由度工作平台的协调控制系统研究胡均万博士罗锡文2009双板差分冲击式谷物流量传感器设计与研究张建桃博士张铁民2011超声电机非线性建模与广义预测控制文晟博士张铁民2011压电转换的动力学分析与实验研究代芬博士洪添胜2011基于光谱技术的砂糖橘品质无损检测方法研究樊志平博士洪添胜2011柑橘园土壤水分远程监测系统关键技术研究李震博士洪添胜2009土壤墒情监测的WSN信号传输方式研究及系统设计张明武博士杨波2009具有协商安全与隐私保护的信任模型研究叶水涛硕士陈润恩2009鸡蛋新鲜度的振动检测研究廖娟硕士陈润恩2009非接触式电能传输系统的研究与应用王海硕士邓继忠2009超级稻超低播量精准育秧播种装备控制系统研究姜焰鸣硕士洪添胜2009基于嵌入式的柑橘园滴灌监控系统文韬硕士洪添胜2009基于WSN与IPv4 网络的土壤墒情监测系统钟荣敏硕士王卫星2008基于ARM的茶园WSNs旱情监测网关设计卢永锋硕士王建2009基于嵌入式linux的图像采集系统杨志勇硕士王卫星2009基于茶园旱情监测的无线传感网络节点设计与实现罗文锦硕士魏德仙2009基于流量传感器的肺活量采集系统罗伟春硕士魏玉2009基于FPGA 的可信计算密码协处理器的研究与设计李标硕士张建瓴2009超声波电机驱动控制系统研究刘旭硕士张铁民2009基于压电转换的自供电系统及其在RFID上的应用刘潇建硕士张铁民2009超声电机递阶控制系统的研究尹令博士洪添胜2011奶牛行为监测系统关键技术研究孔德兵硕士张铁民2010直线超声电机摩擦驱动研究李运兵硕士陈润恩2010黄瓜生长监测系统研究刘国瑛硕士薛月菊2010基于双目立体视觉的荔枝采摘点识别王大飞硕士宋淑然2010基于AVR单片机与TCP/IP协议的门禁控制系统设计王锦坚硕士洪添胜2010柑橘树光谱特征及叶面积指数模拟模型武威硕士张铁民2010基于LabVIEW的超声电机测试与分析系统肖国坤硕士王卫星2010基于茶园旱情监测的无线传感器网络节点的研究薛秀云硕士宋淑然2011山地果园喷雾管网优化袁啸风硕士王卫星2011基于嵌入式服务器的无线传感器网络网关设计李苏硕士洪添胜2011电容式土壤水分传感器的设计陈柱子硕士张铁民2011双腔并联压电泵的理论与实验研究洪涯硕士洪添胜2011基于近红外光谱技术的砂糖橘总酸无损检测程世昌硕士陈润恩2011超声波风速风向仪的设计与研究黄哲扉硕士洪添胜2010户外燃气炉喷嘴的计算流体力学分析及结构优化崔晓冠层温度作物水分胁迫指数CWSI 夏玉米红外测温仪梁丽英直线超声电机(LUSM) 复合振子有限元分析(FEA) 模态简并朱克武有序抛栽 Fluent 气流场 ANSYS/LS-DYNA 碰。

图像识别与分析中的多特征融合与分类方法研究

图像识别与分析中的多特征融合与分类方法研究摘要：随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像识别与分析技术在各个领域中得到广泛应用。

然而，在实际应用中，仅仅依靠单一的特征进行图像分类往往无法满足准确性和鲁棒性的要求，因此，多特征融合与分类方法成为了当前研究的热点之一。

本文综述了几种主要的多特征融合与分类方法，并分析了它们的优缺点。

最后，针对当前存在的问题和挑战，提出了一些未来的研究方向。

一、引言图像识别与分析是计算机视觉领域的核心问题之一，通过对图像进行特征提取和分类，可以实现对图像内容的理解和分析。

然而，图像的特征非常丰富，包括颜色、纹理、形状等多种信息，而单一特征往往无法全面准确地描述图像，因此，研究如何将多种特征进行融合并进行分类成为了研究的一个重要方向。

二、多特征融合方法1. 特征层级融合特征层级融合方法将不同层次的特征进行融合，充分利用每个层次特征的优势。

例如，可以将底层特征（如颜色和纹理）与高层特征（如形状和边缘）进行融合，逐渐提高分类的准确性和鲁棒性。

2. 特征级联融合特征级联融合方法将多种特征进行级联，通过级联网络实现特征的提取和分类。

通过构建多种级联结构并将其融合，可以实现对图像特征的全方位分析。

3. 特征权重融合特征权重融合方法通过学习或手动设置各个特征的权重，将其进行加权融合。

通过优化权重的方法，可以自适应地确定各个特征对分类结果的影响程度，从而提高分类的准确性。

三、多特征融合模型中的分类方法1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的图像分类方法，通过找到最优的超平面来实现分类。

在多特征融合模型中，可以将每个特征提取的结果作为支持向量机的输入，将各个特征的分类结果进行集成。

2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是当前图像领域研究最活跃的方法之一，通过学习图像的特征表示和分类器的权重，能够从原始图像中提取高级特征并进行分类。

在多特征融合模型中，可以将不同特征的CNN网络进行融合，得到更准确的分类结果。

多媒体信息处理与分析技术研究

多媒体信息处理与分析技术研究随着信息技术的飞速发展和多媒体数据的大量产生，对多媒体信息处理与分析技术的研究日益重要。

多媒体信息处理与分析技术是指通过对多媒体数据进行特征提取、数据挖掘、模式识别等技术手段的研究和应用，以实现对多媒体信息的理解、检索、分类、分析等目的。

本文将介绍多媒体信息处理与分析技术的研究现状和应用领域，并探讨未来的发展趋势。

一、多媒体信息处理的研究现状1.特征提取技术多媒体信息处理的第一步是对多媒体数据进行特征提取。

常见的多媒体特征包括颜色、纹理、形状、运动等。

目前，研究人员提出了许多基于统计学、机器学习等方法的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、深度卷积神经网络（CNN）等。

这些算法可以从多个角度对多媒体数据进行全面的特征提取，为后续的处理和分析打下基础。

2.数据挖掘与知识发现多媒体信息处理与分析的关键在于如何从海量的数据中提取有价值的信息。

数据挖掘技术通过自动发现数据中的模式、规律和关联，可实现对多媒体数据的知识发现。

常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。

通过数据挖掘技术，可以发现多媒体数据中隐藏的关系和规律，为进一步的分析和应用提供依据。

3.模式识别与分类技术多媒体信息处理与分析的重要任务之一是对多媒体数据进行分类和识别。

模式识别技术通过建立数学或统计模型，实现对多媒体数据的自动分类和识别。

常见的模式识别方法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络等。

这些算法可以从特征向量中学习出分类模型，并对未知样本进行自动分类，实现对多媒体数据的智能化处理。

二、多媒体信息处理与分析的应用领域1.多媒体检索与推荐多媒体信息处理与分析技术在多媒体检索和推荐系统中发挥着重要作用。

通过对多媒体数据进行特征提取和相似度计算，可以实现对多媒体数据的高效检索。

同时，利用用户行为和兴趣模型，还可以实现个性化的多媒体推荐。

多媒体检索和推荐系统广泛应用于图像检索、音乐推荐、视频搜索等领域。

基于K-近邻法的分类器的研究与实现(毕业论文)

基于K-近邻法的分类器的研究与实现摘要模式识别的目的就是对未知的样本，判断它所在的类别。

人类的模式识别能力使得人们可以很好的认识周围的环境并与之交流，如果计算机也具有类似的能力，那么其智能程度将会大大提高，可以发挥更大的功能，更好的为人类服务。

本文的研究课题就属于计算机模式识别领域。

分类器是模式识别系统的重要组成部分；也是机器学习的重要研究领域。

本文主要研究对象是KNN分类方法，运用K近邻法(K Nearest Neighbor)对数据进行分类，并对分类结果进行比较研究。

本文的研究工作主要探讨基于K-近邻法的分类器的实现，主要集中在K-近邻法的理论分析，算法实现。

本文首先介绍了数据挖掘的目的、意义及现状，阐述了K-近邻算法在数据挖掘中的地位和作用，然后对K-近邻法进行了详细的研究与分析，并且实现基于K-近邻法的分类器。

本设计采用SQL Server 数据库系统和c#.net开发工具进行分析研究。

关键词：模式识别；数据挖掘；机器学习； K-近邻法；分类器THE RESEARCH & ACHIEVE OF CLASSIFIER BASED ON THE K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHMABSTRACTThe purpose of pattern recognition is judge it in the category for the unknown sample. The pattern recognition capabilities of human canmake it a good understanding of the environment around and exchange with them, If the computer also has a similar capability, its smart levelwill greatly improve ,the level they can play a greater role and better service to humanity. This research on the subject is a kind of computer pattern recognition.Classifier is an important component part in pattern recognition system;it is also an important research in the area of machine learning.This paper mainly targets KNN classification methods, using k-nearest neighbor for data classification, and compared the results.This article research on the achieve of classifier based on the k-nearest neighbor algorithm.Mainly concentrated in the k-nearest-neighbor theoretical analysis and algorithm .First of all,I introduce the purpose、meaning and recent development of data mining.and expatiate the status and function of k- nearest neighbour in this field.then research and analysis to the k-nearest-neighbor detailed and achieve theclassifier based on k-nearest-neighbor.I design this program with SQL Server database system and c #. net development tools for analysis and study.Key words: pattern recognition; data mining, machine learning; k nearest neighbour; classifier目录1 绪论 (1)1.1 课题背景及目的 (1)1.2 国内外研究状况 (2)1.3 课题研究方法 (2)1.4 论文构成及研究内容 (3)2 分类器概述 (4)2.1 分类器概念 (4)2.2 分类器构造方法 (4)2.3 近邻分类器的分类原理 (5)3 K-近邻法的研究与分析 (8)3.1 KNN概念 (8)3.2 K-近邻法算法研究 (9)3.2.1 K-近邻算法数学模型 (9)3.2.2 K-近邻法研究方法 (9)3.2.3 KNN算法需要解决的问题 (10)4 K-近邻法的分类器的设计与编程实现 (12)4.1 开发环境的选择 (12)4.1.1 数据库系统选择 (12)4.1.2 开发语言的选择 (12)4.2 程序设计实现 (14)4.2.1 界面设计 (14)4.2.2 功能模块设计 (15)4.2.3 数据库连接 (17)4.2.4程序运行与调试 (19)4.3 程序实现结果与分析 (20)5 结论 (21)参考文献 (22)致谢 (2)3附录源程序代码 (24)附件1 开题报告 (35)附件2 英文原文及翻译 (40)1 绪论模式识别或者通俗一点讲自动分类的基本方法有两大类，一类是将特征空间划分成决策域，这就要确定判别函数或确定分界面方程。

哈曼卡顿串联方法

哈曼卡顿串联方法1.引言1.1 概述在哈曼卡顿串联方法的研究中，为了提高系统的性能和可靠性，人们引入了一种新的方法，即哈曼卡顿串联方法。

该方法通过将多个哈曼卡顿系统依次连接起来，形成一个整体系统，以实现更高效的数据处理和传输。

哈曼卡顿串联方法基于原始的哈曼卡顿方法，通过串联多个系统的特点，可以进一步提高系统的性能和可靠性。

在哈曼卡顿串联方法中，每个子系统都可以独立地进行数据处理和传输，因此可以实现更高的并行性。

同时，通过串联多个子系统，可以实现分布式处理和传输，从而更好地适应大规模数据处理和传输的需求。

哈曼卡顿串联方法的关键在于如何有效地连接多个子系统。

为了实现有效的连接，需要考虑多个子系统之间的接口和协议，以及数据的传输和同步机制。

通过合理设计和优化，可以实现高效的系统集成和数据传输。

哈曼卡顿串联方法在实际应用中具有广泛的应用前景。

例如，在人工智能领域，大规模数据处理和传输是一个关键问题。

哈曼卡顿串联方法可以通过并行处理和分布式传输，提高系统的性能和可靠性，从而更好地满足人工智能系统对数据的处理和传输需求。

综上所述，哈曼卡顿串联方法是一种有效的数据处理和传输方法，通过串联多个子系统，可以实现更高效的系统集成和数据传输。

该方法在实际应用中具有广泛的应用前景，特别适用于大规模数据处理和传输领域。

1.2 文章结构本文将按照以下结构进行阐述哈曼卡顿串联方法的相关内容：第一部分为引言，主要介绍本文的背景和目的。

在概述中，将简要介绍哈曼卡顿串联方法的基本概念和作用。

在文章结构方面，将阐述本文的整体安排和各个部分的内容概述。

在目的部分，将明确本文旨在探讨哈曼卡顿串联方法的优点和应用前景。

第二部分为正文，将详细介绍和解释哈曼卡顿串联方法。

首先，在2.1节中，将对哈曼卡顿方法进行详细介绍，包括其定义、发展历程和相关概念。

然后，在2.2节中，将重点阐述哈曼卡顿串联方法的原理，包括算法流程、实现步骤和关键技术。

第三部分为结论，将对哈曼卡顿串联方法进行总结和评价。

控制科学与工程学科简介

研究课题
• • • • • • • • • • • • • • • 模式分析与机器学习模式分类、聚类与特征提取、模型选择机器学习前沿方法：贝叶斯学习、流形学习、结构化学习大规模数据分类器学习的计算方法计算机视觉与图像分析，视觉计算模型和稳定性分析复杂大范围场景建模目标检测、跟踪和识别新方法脑影像计算及其在脑疾病分析中的应用生物特征识别新方法遥感图像分析新方法数字媒体的自动标注和个性化定制语音语言处理和网络信息处理，面向语言理解的语义计算基于听觉感知的语言信号处理多模态信息融合的口语翻译网络内容（文本、图像、视频等）挖掘，网络内容安全
控制科学与工程一级学科
• 该学科在本科阶段叫自动化，研究生阶段叫控制科学与工程 • 下设的五个二级学科 1.控制理论与控制工程 2.检测技术与自动装置 3.模式识别与智能系统 4.系统工程 5.导航、制导与控制
各二级学科及主要研究范畴
1．控制理论与控制工程 “控制理论与控制工程”学科以工程领域内的控制系统为主要对象，以数学方法和计算机技术为主要工具，研究各种控制策略及控制系统的建模、分析、综合、优化、设计和实现的理论、方法和技术。本学科培养从事控制理论与控制工程领域的研究、设计、开发和系统集成等方面的高级专门人才。
本专业方向主要研究：线性与非线性控制、自适应控制、变结构控制、鲁棒控制、智能控制、模糊控制、神经元控制、预测控制、推理控制、容错控制、多变量控制、量子控制、系统辨识、过程建模与优化、故障诊断与预报、离散事件动态系统、复杂系统的优化与调度、智能优化与智能维护、复杂性理论研究、高性能调速与伺服、运动体导航与制导、机器人与机器视觉、多传感器集成与融合，多自主体合作与对抗、嵌入式系统、传感器网络、软测量技术、电力电子技术、现场总线技术、系统集成技术、网络控制技术，以及将上述技术与方法加以集成的综合自动化技术等。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｒｌｓｓｔｂｌｏｍｕｔｐｅｃａｓｆｅｓｓｔｍｔｒｌｅｔｃｕｅＴｈｅｅｅｉｌｏｉｕｅｉｕｉｅｔｌｉｌｌｓｉｒｙｓｅｗｉｈｐａａｌｌｓｒｔｒ．ａｉｕｎｇｎｔｃａｇｒｔｈｍｓｕｓｄｔｓｉｔ — ｉｅｏｅｔｍａｅｐａ
ｒｍｅｅｓｏｎｖｒａｏｉａｉｎｒｌ．ｈｘｅｍｅｔｌｅｕｔｎｔｅｅａａｅｓｓｏｔａｅｃａｓｆｃｔｎａｔｒｆｉｅｓｌｍｂｎｔｕｅＴｅｅｐｒｎａｓｌｏｍｅｓｒｓｄｔｓｔｈｗｔｈｌｓｉａｉｕｃｏｉｒｓｉｉｈｔｉｏｐｒｏｍａｃｆｕｉｅｓ１ｃｍｂｎｔｎｒｌＳｂ￣ｒｔａｈｔｏｘｄｃｍｂｎｔｎｒｌｓｗｈｃｒｒｄｃｌ．ｅｆｒｎｅｏｎｖｒａｏｉａｉｅｉｅｅｈｎｔａｆｆｅｏｉａｉｅ，ｉｈａｅｐｏｕｔｒｅｏｕｉｏｕｕ
１西安科技大学计算机科学与技术学院，．西安７０５１０４
２西北工业大学计算机学院，安７０７．西１０２
１ＳｈｏｌｆＣｏ．ｃｏｍｐｕｅｉｎｅａｃｎｏｏｙＸｉａｖｅｓｔｏｉｎｅａｃｎｏｏｙＸｉａ０４ＣｈｎｏｔｒＳｃｅｃｎｄＴｅｈｌｇ， ’ ｎＵｎｉｒｉｙｆＳｃｅｃｎｄＴｅｈｌｇ ’ ｎ７１０５ｉａ
ｐｏｅｖｃａｉｔ．Ｔｈｅｆｆｘｂｌｙｏｎｖｒａｇｃｔｅｒｓｉｔｄｃｄｉｌｐｅｃａｓｅｓｓｓｅａｄｏｒｓｒｉｅｂｌｉｙｅｉａｏｅｉｉｔｆｕｉｅｓｌｏｉｈｏｙｉｎｒｕｅｍｕｔｌｌｓｉｒｙｔｍ，ｎｄｌｉｌｏｎｉｉｆ
，
，
２ＳｈｏｆｍｐｔｒＮｏｔｗｅｔｒｏｙｅｈｉａｉｅｓｔ， ’ｎ７０７，ｉａ．ｃｏｌｏＣｏｕｅ，ｒｈｓｎＰｌｔｃｎｃｌｅＵｎｖｒｉＸｉａ０２Ｃｈｎｙ１
ＪＡｎｇａｏＩＰｅｔ，ＨＥＨｕａａｃｎ．Ｒｅｅｃｎｄａｌｃｔｏｆｕｎｖｅｓｌｃｍｂｎａｉｎｒｌｆｍｕｔｐｅｃａｓｆｅｓｓｓｓａｒｈａｐｐｉａｉｎｏｉｒａｏｉｔｏｕｅｏｌｉｌｌｓｉｒｙ．ｉ
ａｇｏｉｈｌｒｔｍ
摘要：现有的多分类器系统采用固定的组合算子，适用性较差将泛逻辑的柔性化思想引入多分类器系统中，应用泛组合运算模型建立了泛组合规则。泛组合规则采用遗传算法进行参数估计，对并行结构的多分类
器系统具有良好的适用性。在时间序列数据集上的分类实验结果表明，泛组合规则的分类性能优于乘积规则、均值规则、中值规则、大规则、小规则、票规则等固定组合规则。最最投
图1并行结构的多分类器系统图研究者们在并行结构的组合规则研究方面做了大量的工作许多有效的多分类器组合规则被提出如有基于投票规则的组合规则基于bayes理论的组合规则基于bks空间的组合规则基于模糊积分的组合规则等其中基于bayes理论的组合规则包括乘积规则pfoductrule均值规则meanrille最大规则maxim啪ruie最小规则milli矾吼rule中值规则medi卸rllle等
４８
２１．８１）０２４（７
ＣｍｕｒｎｉｅｉａｄｐｌａｏｓｏｐｔＥｇｅｒｇｎＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅｎｎｃｉ
多分类器系统的泛组合规则研究与应用
贾澎涛何华灿，
ＪＡｅｇａ．ＩＰｎｔｏ‘ＨＥａａＨｕｃｎ
ａｕｉｅｓ１ｃｍｂｎｔｎｒｌａｅｎｕｉｅｓ１ｃｍｂｎｔｎｏｅａｉｎｍｏｅＳｐｏｏｅ．ｉｅｓｌｃｍｂｎｔｎｎｖｒａｏｉａｉｕｅｂｓｄｏｎｖｒａｏｉａｉｐｒｔｄｌｉｒｐｓｄＵｎｖｒａｏｉａｉｏｏｏｏ
ｍｅｎｒｌｍｅｉｎｒｌ，ｘｒｌ，ｉｌａｄｊｒｏｅｕｅａｅｄａｅｍａｅｒｎｒｅｎｏｉｖｔｒｌｕ，ｕｕａｕｍａｔｙ．
Ｋｅｒｓｕｉｅｓｌｏｂｎｔｎｒｌ；ｌｐｅｃａｓｅｓｓｓｍ；ｎｖｒａｏｉａｉｎｏｅａｉｎｍｏｅ；ｅｅｉｙｗｏｄ：ｎｖｒａｍｉａｉｅｍｕｔｌｌｓｉｒｙｔｃｏｕｉｉｆｅｕｉｅｓｌｍｂｎｔｐｒｔｄｌｇｎｔｃｏｏｃ
ｔｒ．ｍｐｔｒｇｎｅｉｇａｄｐｉａｉｎ，０２４（７：８５．ｅＣｏｕｅｉｅｒｎｌｔｓ２１，８１）４－２ｎＥｎｎＡｐｃｏ
Ａｂｓｒｃ：Ｔｈｏｔａｔｅｃｍｂｉｔｏｐｅａｏｓｏｆｍｕｔｅｃａｓｆｅｓｓｔｍｒห้องสมุดไป่ตู้ ｘｄｃｍｂｉａｉｎｏｅａｏｔｒｌｔｌｎａｉｎｏｒｔｒｌｉｌｓｉｒｙｓｅａｅｆｅｏｐｌｉｉｎｔｏｐｒｔｒｗｉｅａｉｙｈｖｅ