DMCS:一种新的多分类器系统模型

论文提出了一种新的多分类器系统模型,该模型通过定义两个基本分类器实时性能指标———实时决策支持度和实时决策置信度,在多分类器系统基础上构建临时的动态子系统,然后由该子系统代替初始多分类器系统来完成融合决策。动态子多分类器系统模型是一种不同于传统动态分类器选择和分类器联合方法的新模型,其能够更有效地排除不稳定基本分类器对多分类器系统融合决策性能的影响。试验表明该模型在模式识别性能上能够获得较好的性能,鲁棒性和可靠性比基本分类器和传统多分类器系统方法更强。