一种实现基于单源信息融合的组合分类器的系统及方法

摘要

一种实现基于单源信息融合的组合分类器的系统及方法，包括定义了基于特征选择的组合分类器设计模型，方法通过引入性能优化策略，实现了分类器间串并联方式的灵活搭配组合，通过定义分类器间相似性的度量标准，充分挖掘不同分类器的潜在能力，形成优势互补，将组合分类器的整体性能发挥到最大效能，此外，为了提高组合分类器的在线分类处理能力，引入效率优先策略，通过对组合分类器的每一级分别实施特征选择，使之建立的二元分类器分类正确率最高且输入特征子集规模最小，实现效率与效果的最佳折衷，上述策略的应用使整个方法更加系统、全面，加之整个方法基于领域无关的设计理念，适用范围更加广泛，体现了方法极大的健壮性和良好的可扩展性。

主权项

一种实现基于单源信息融合的组合分类器系统，该组合分类器适用于解决故障诊断中的分类器设计，其特征是包括建立基于特征选择的组合分类器模型的装置，该装置用于对含L个分类器的组合分类器，记Pl，ql为第l个分类器的分类正确率，第l个分类器输入特征子集及分类器的构造由如下目标函数确定：max Pl max 1 - max j = 1 l - 1 { S c ( p j , p l ) } min ql以至于所设计的第l个分类器同时具有最大的分类正确率，与其它分类器之间最差的相似性，以及最小的特征子集规模，三个目标函数的优先级由高到低。