多分类器融合算法,感知器算法

多分类器融合算法,感知器算法

最后将融合后的单层算法与基学习器和目前已经研究出的算法进行比较，实验证明，算法具有较高的准确性与防止过拟合能力。为了进一步提升算法的准确性与泛化能力，本文利用Stackin基于多分类器融合，首先提取行人的运动前景，计算校正透视效应之后的前景面积，提取图像的有效Harris角点和SURF点信息，并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数，从而构造特征向量，

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,M ,在Dj的判定结果Multi—Agent权值自适应调整的多分类器融合算法，该算法能够自适应地确定其权值，而且能够在Agent自身权值的作用为z的条件下，样本来提出了一种基于GA的多分类器融合算法，首先通过GA算法对特征集的分割进行优化选择，形成了较优的成员分类器；然后通过对成员分类器分辨能力的度量，提出了一种加权

∪▂∪ 这是一种非常有效的提升手段，在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中，融合都是最重要的一个步骤。一般来说，模型融合或多或少都能提高的最终的预关于多分类器融合算法初始化时对每一个训练例赋相等的权重1n然后用该学算法对训练集训练t轮每次训练后对训练失败的训练例赋以较大的权重也就是让学习算法在后续的学习中集中

几个具有共同目标的分类器称为多分类器。在机器学习中，多分类器是一组不同的分类器，它们进行估算并融合在一起，得到一个结合它们的结果。许多术语用于指多分类器：多模型，多分类器多分类器集成是基于相同的训练区样本数据集合，通过学习训练不同的分类器模型，然后通过集成组合算法，最优化组合这些分类结果。根据单个分类器分类输出的类型，可以将影像分类器结合