基于信任決策樹的手寫數(shù)字識別方法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的信息涌入人類的生產(chǎn)生活中，與此同時夾雜在其中的不確定信息也日漸增多，如何從這些龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲取有效信息成為了信息技術(shù)發(fā)展中的一項巨大挑戰(zhàn)。尤其在模式識別問題中，不確定數(shù)據(jù)的增加大大提升了解決問題的難度。例如在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，手寫數(shù)字識別作為熱門話題一直受到廣泛關(guān)注。在該問題中，研究者們可以獲得大量的數(shù)據(jù)信息作為訓(xùn)練樣本，而這其中的大部分數(shù)據(jù)都由于存在著不精確、不可靠等情況而具有或多或少的認知不確定

2、性。工程實踐中解決此問題的辦法多是通過對訓(xùn)練樣本進行人工標(biāo)注的方式來獲取精確訓(xùn)練集，然而無論是類標(biāo)的手動添加亦或是待標(biāo)注樣本的選擇都需要人工參與，人力成本會隨著數(shù)據(jù)的增加而增多。如何有效處理不確定信息以及應(yīng)用不確定信息完成分類器的學(xué)習(xí)與構(gòu)建成為眾多研究者亟待解決的難題。
　　信任函數(shù)理論憑借其可以靈活處理多種不確定性的出眾能力，近些年來受到了廣泛的關(guān)注，在工程、醫(yī)學(xué)等眾多方面得到了廣泛的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的信息融合、證據(jù)推理方向不同，2

3、008年信任函數(shù)在統(tǒng)計推斷方向上的應(yīng)用為信任函數(shù)理論的研究帶來了更廣闊的方向。在此基礎(chǔ)上，一部分研究者率先進行了該理論與機器學(xué)習(xí)方法的結(jié)合，打破了該領(lǐng)域的空白，并取得了不錯的成果。本文在前人的足跡上繼續(xù)前行，將信任分類樹與Bagging集成算法相結(jié)合，通過質(zhì)量函數(shù)完成對認知不確定的建模，并通過集成一系列結(jié)構(gòu)簡單的信任分類樹得到最終的集成分類器。其中，作為基分類器的信任分類樹是在輸出含有不確定的樣本上直接訓(xùn)練得出的。
　　與此同時，