用遗传算法实现模糊测度赋值的一种多分类器融合算法

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论文 | 更新时间：2025-07-16

- 用遗传算法实现模糊测度赋值的一种多分类器融合算法
- Multiple Classifiers Fusion Algorithm with the Fuzzy Measures Determined by Genetic Algorithm
- 电子学报 2002年30卷第1期页码：145-147
- 作者机构：
  
  1. 北方交通大学信息科学研究所,北京,100044
  2. 富士通研究所开发中心有限公司,北京,100044
  3. 北方交通大学信息科学研究所北京,100044
  4. 富士通研究所开发中心有限公司北京,100044
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.69789301)
- DOI：
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2002
- 稿件说明：
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刘汝杰, 袁保宗, 唐晓芳. 用遗传算法实现模糊测度赋值的一种多分类器融合算法[J]. 电子学报, 2002,30(1):145-147.

LIU Ru-jie, YUAN Bao-zong, TANG Xiao-fang. Multiple Classifiers Fusion Algorithm with the Fuzzy Measures Determined by Genetic Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(1): 145-147.
刘汝杰, 袁保宗, 唐晓芳. 用遗传算法实现模糊测度赋值的一种多分类器融合算法[J]. 电子学报, 2002,30(1):145-147. DOI：

LIU Ru-jie, YUAN Bao-zong, TANG Xiao-fang. Multiple Classifiers Fusion Algorithm with the Fuzzy Measures Determined by Genetic Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(1): 145-147. DOI：

由于模糊理论可以很好的表达和处理不确定性问题

因而得到了广泛的应用

并成为信息融合领域中的有效方法.只要选取合适的模糊测度值

基于模糊积分的多分类器融合方法就可以达到比最优的单分类器更好的分类效果.用遗传算法来计算模糊测度的值时

可以得到解空间中的最优解

从而实现比非优化方法更好的融合效果.模拟实验结果也证实了这一点.

Fuzzy set methods have recently achieved a high degree of popularity due to its ability of representing and managing uncertainty

and become an effective method in information fusion fields.If the values of fuzzy measure

which can be got through optimization method

are appropriate

multiple classifier fusion method based on fuzzy integral performs better than the best classifier.In this paper

the Genetic Algorithm is adopted to search the optimized values of fuzzy measure

thus a satisfied fusion result better than that without GA can be obtained

as was verified in the experiment.

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