用遗传算法实现模糊测度赋值的一种多分类器融合算法

刘汝杰; 袁保宗; 唐晓芳

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用遗传算法实现模糊测度赋值的一种多分类器融合算法

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由于模糊理论可以很好的表达和处理不确定性问题,因而得到了广泛的应用,并成为信息融合领域中的有效方法.只要选取合适的模糊测度值,基于模糊积分的多分类器融合方法就可以达到比最优的单分类器更好的分类效果.用遗传算法来计算模糊测度的值时,可以得到解空间中的最优解,从而实现比非优化方法更好的融合效果.模拟实验结果也证实了这一点.

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来源
《电子学报》 |2002年第1期|145-147|共3页
作者
刘汝杰; 袁保宗; 唐晓芳;
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作者单位

北方交通大学信息科学研究所,北京100044,富士通研究所开发中心有限公司,北京,100044;

北方交通大学信息科学研究所,北京100044;

北方交通大学信息科学研究所,北京100044;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
信息融合; 模糊积分; 遗传算法;

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