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多类别智能分类器方法研究
随着全球信息化和智能化水平的不断发展,模式识别技术已成为军事和民用领域的关键技术之一,作为其核心的智能分类器方法,受到众多学者的关注和系统研究,并有诸多成果成功应用于实际。然而,随着其应用领域的不断扩展,出现了一些新的问题,诸如类别标签数量较多、类别标签权重不同、数据集不平衡以及代价敏感等。
而现有分类器方法无法对这些问题给出满意的处理结果,严重制约了模式识别技术的发展。基于此,本文致力于多类别智能分类器方法研究,重点在复杂分类问题、提高识别性能以及增强系统鲁棒性等方面开展研究,取得的主要创新成果如下:1.研究了多类别概率支持向量机(PSVM)及其与多特征判决融合方法的结合。
提出了基于树状结构的多类别PSVM和基于二进制编码的多类别PSVM,并建立数学模型。为解决单一特征SVM分类性能不理想的问题,提出一种自适应权值的多特征融合分类方法,可根据概率输出自动调整不同分类器的权值,并加权融合所有分类器的输出得到最终判决结果,有效提高了分类器的识别性能。
针对实际应用中经常出现的类别权重问题,提出一种综合权值分类方法,综合类别权值和特征权值,得到更加合理的分类结果 ...

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关键词：方法研究 分类器 支持向量机 模式识别 数学模型