【摘 要】
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近年来，在模式识别、机器学习等领域，信息融合技术得到了迅速发展和广泛应用。考虑到分类器之间存在着交互影响，本文使用Choquet模糊积分这个融合算子，将已训练好的神经网络作为
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近年来，在模式识别、机器学习等领域，信息融合技术得到了迅速发展和广泛应用。考虑到分类器之间存在着交互影响，本文使用Choquet模糊积分这个融合算子，将已训练好的神经网络作为分类器进行融合。由于Choquet模糊积分的计算可以转化成模糊测度的线性组合，本文使用线性规划和二次规划来确定模糊测度，并在pima数据库上进行测试。实验发现，基于二次规划确定的模糊测度的系统融合精度要高于线性规划确定的模糊测度的系统融合精度。最后将模糊积分融合方法与多数投票法、加权平均法等方法进行比较，分析得出将分类器之间的交互作用考虑进去，能提高融合系统的分类精度。
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