一种模糊分类器集成的方法  

A Classifier Ensemble Method for Fuzzy Classifiers

作　　者：阳爱民[1] 胡运发[2] 周咏梅[1] 

机构地区：[1]湖南工业大学计算机系,株洲412008 [2]复旦大学计算机与信息技术系,上海200433

出　　处：《计算机工程》2006年第17期44-47,共4页Computer Engineering

基　　金：湖南省自然科学基金资助项目(05JJ40101)

摘　　要：提出了一种基于模糊积分的模糊分类器集成的方法,该方法能在模糊分类器生成过程中,进一步减少主观因素的参与成份,使分类模器具有更好的稳定性和更高的分类识别率。给出了基于隶属度矩阵的模糊积分密度确定方法,介绍了基于模糊积分的分类器集成算法。用权威的数据集作为实验数据集,将提出方法与已有的分类器集成方法进行实验比较,评测了所提出方法的有效性。A classifier ensemble method with fuzzy integral for fuzzy classifier is proposed. The object of this method is to reduce subjective factor during constructing a fuzzy classifier, and to improve the classification recognition rate and stability for classification system. For this object, a method of determining fuzzy integral density with membership matrix is proposed, and the classifier ensemble algorithm based on fuzzy integral is introduced, The proposed method is evaluated by the comparison of experiments with standard data sets and the existed classifier ensemble methods.

关 键 词：分类器集成 模糊分类器 模糊积分 模糊积分密度 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]