模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2009年
1期
79-85
,共7页
核匹配追踪%选择集成%核匹配追踪集成%免疫克隆选择
覈匹配追蹤%選擇集成%覈匹配追蹤集成%免疫剋隆選擇
핵필배추종%선택집성%핵필배추종집성%면역극륭선택
为了从分类器集成系统中选择一组较优个体子集,从而改善集成学习系统的性能,提出一种基于免疫克隆选择的核匹配追踪集成图像识别算法.该算法充分利用免疫克隆算法的快速收敛于全局最优解的特性,对训练得到的多个子核匹配追踪分类器进行免疫克降选择,得到一个具有更好推广性能的集成系统.对Brodatz纹理图像库以及SAR图像进行目标识别.仿真实验结果表明,相比传统核匹配追踪分类器集成和基于遗传算法的选择集成方法,本文方法有更好的集成性能.
為瞭從分類器集成繫統中選擇一組較優箇體子集,從而改善集成學習繫統的性能,提齣一種基于免疫剋隆選擇的覈匹配追蹤集成圖像識彆算法.該算法充分利用免疫剋隆算法的快速收斂于全跼最優解的特性,對訓練得到的多箇子覈匹配追蹤分類器進行免疫剋降選擇,得到一箇具有更好推廣性能的集成繫統.對Brodatz紋理圖像庫以及SAR圖像進行目標識彆.倣真實驗結果錶明,相比傳統覈匹配追蹤分類器集成和基于遺傳算法的選擇集成方法,本文方法有更好的集成性能.
위료종분류기집성계통중선택일조교우개체자집,종이개선집성학습계통적성능,제출일충기우면역극륭선택적핵필배추종집성도상식별산법.해산법충분이용면역극륭산법적쾌속수렴우전국최우해적특성,대훈련득도적다개자핵필배추종분류기진행면역극강선택,득도일개구유경호추엄성능적집성계통.대Brodatz문리도상고이급SAR도상진행목표식별.방진실험결과표명,상비전통핵필배추종분류기집성화기우유전산법적선택집성방법,본문방법유경호적집성성능.
