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文檔簡介
1、近年來，在模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，信息融合技術(shù)得到了迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。信息融合包括三個(gè)階段：數(shù)據(jù)融合、特征融合和決策融合，大量的分類器融合方法都是決策融合。考慮到分類器之間存在著交互影響，本文使用Choquet模糊積分這個(gè)融合算子，將已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行融合，并將模糊積分融合系統(tǒng)的分類精度與單個(gè)分類器的分類精度進(jìn)行比較。由于Choquet模糊積分的計(jì)算可以轉(zhuǎn)化成模糊測度的線性組合，關(guān)于模糊測度是可微的，可以使用標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)化
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