决策融合算法,基于决策树的算法

最优加权融合 2023-09-23 22:24 213 墨鱼

最优加权融合

决策融合算法,基于决策树的算法

决策融合算法是将多个分类器的结果融合在一起，以评估最终的决策的算法。通常，根据输入信息，将多个分类器串联，最终形成一种最优决策。在每一个步骤，每个分类器将对输入数据进3)决策级融合：根据特征级融合所得到的数据特征，进行一定的判别、分类，以及简单的逻辑运算，根据应用需求进行较高级的决策，是高级的融合。决策级融合是面向应用

证据理论是一种典型的决策方法，具有对不确定性的良好度量和合理描述方式，被广大学者所熟知。论文从以下几个方面深入研究基于证据理论的决策融合算法。首先，详细论述了证据理多个特征训练得到多个分类器，再对不同分类器加上权重，最终共同作用下得到一个目标判断结果。例子：选秀

本文围绕传统分类器存在的问题，对人脸识别分类器算法进行了较为深入的研究，并在此基础上设计了几种分类器。此外，为了进一步提高分类器对复杂环境的适应能力，提出了一种决策融合算法。实验证明，分2.2.2 决策融合算法各个协作节点独立地处理观测数据并做出决策，发送其决策结果至信息融合中心进行最终判决，这种算法称为决策融合算法。依据各节点决策的权重是否相同，可将其分为决策硬融合和决策

决策通常基于多信息来源做出。决策融合方法属于JDL模型中的第二层级(形势评估)和第四层级(影响评估)。贝叶斯方法基于贝叶斯的信息融合提供了一个根据概率论TP391重加权分布(中南民族大学电子信息工程学院，武汉430074):在认知无线电网络中，单一子频段检测信息融合效率低，且融合过程中权值系数为固定值不能实现最优化

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