基于Choquet积分的多分类器融合模型研究

【摘要】： 为了提高分类器的性能,多个分类器的融合是一个好的策略。由于模糊积分中的模糊测度不仅能够很好的体现各个分类器的重要性,而且可以体现分类器之间的交互作用,所以基于模糊积分的分类器融合模型在实际中得到了广泛而且成功的应用。考虑到在一些实际情况中,分类器之间的交互作用取区间值或者模糊值比较合理,本文定义了一种推广的Choquet积分,其中模糊测度取区间值,积分结果是实数,并把它用于分类器融合问题。粒子群算法被用来优化确定积分中的模糊测度值。实验结果验证了定义了合理性和应用于分类器融合时的可行性与有效性。