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多分类器系统作为混合智能系统的分支,集成了具有多样性的分类器集合,使整体得到更优的分类性能.结果融合是该领域中的一个重要问题,在相同分类器成员下,好的融合策略可以有效提升系统整体的分类正确率.随着模型安全性得到重视,传统融合策略可解释性差的问题凸显.本文基于心理学中的知识线记忆理论进行建模,参考人类决策过程,提出了一种拥有较好可解释性的启发式多分类器集成算法,称为知识线集成算法.该算法模拟人类学习与推断的行为,组织多分类器结果的融合.在训练中,模型收集给定分类器集合的不同子集,构建不同特征空间到解空间的映