计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
12期
245-248
,共4页
纠错输出编码%DS证据理论%分类器可信度%损失函数
糾錯輸齣編碼%DS證據理論%分類器可信度%損失函數
규착수출편마%DS증거이론%분류기가신도%손실함수
针对目标识别中多类分类的难点问题,提出了一种C-DSECOC多目标识别方法.该方法采用二符号纠错输出编码(binary Error-Correcting Output Codes)作为分解框架,采用DS证据理论作为解码策略,并结合ECOC结构特点对传统的DS证据理论进行重新构造.在确定DS基本概率赋函数值时引入损失函数,使BPA的获取除与二分器的输出有关外,还由其对不同类别样本的正确分类能力决定,从而提高ECOC集成的分类性能和泛化性能.实验中分别时UCI数据集和3种一维距离像数据集进行测试.结果表明,提出的C-DSECOC方法能有效地提高多类目标识别的正确率.
針對目標識彆中多類分類的難點問題,提齣瞭一種C-DSECOC多目標識彆方法.該方法採用二符號糾錯輸齣編碼(binary Error-Correcting Output Codes)作為分解框架,採用DS證據理論作為解碼策略,併結閤ECOC結構特點對傳統的DS證據理論進行重新構造.在確定DS基本概率賦函數值時引入損失函數,使BPA的穫取除與二分器的輸齣有關外,還由其對不同類彆樣本的正確分類能力決定,從而提高ECOC集成的分類性能和汎化性能.實驗中分彆時UCI數據集和3種一維距離像數據集進行測試.結果錶明,提齣的C-DSECOC方法能有效地提高多類目標識彆的正確率.
침대목표식별중다류분류적난점문제,제출료일충C-DSECOC다목표식별방법.해방법채용이부호규착수출편마(binary Error-Correcting Output Codes)작위분해광가,채용DS증거이론작위해마책략,병결합ECOC결구특점대전통적DS증거이론진행중신구조.재학정DS기본개솔부함수치시인입손실함수,사BPA적획취제여이분기적수출유관외,환유기대불동유별양본적정학분류능력결정,종이제고ECOC집성적분류성능화범화성능.실험중분별시UCI수거집화3충일유거리상수거집진행측시.결과표명,제출적C-DSECOC방법능유효지제고다류목표식별적정학솔.
