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多分類器系統(tǒng)作為混合智能系統(tǒng)的分支，集成了具有多樣性的分類器集合，使整體得到更優(yōu)的分類性能結(jié)果融合是該領(lǐng)域中的一個重要問題，在相同分類器成員下，好的融合策略可以有效提升系統(tǒng)整體的分類正確率隨著模型安全性得到重視，傳統(tǒng)融合策略可解釋性差的冋題凸顯。夲文基于心理學(xué)中的知識線記憶理論進(jìn)行建模參考人類決策過程，提出了一種擁有較好可解釋性的啟發(fā)式多分類器集成算法，稱為知識線集成算法。該算法模擬人類學(xué)習(xí)與推斷的行為，組織多分類器結(jié)果的融合。在訓(xùn)練中，模型收集給定分類器集合的不同子集，構(gòu)建不同特征空間到解空間的映射，構(gòu)成知識線。在推斷時，模型啟發(fā)式地激活知識線，進(jìn)行選擇性結(jié)果集成，得到推斷結(jié)果知識線集成使用樣本驅(qū)動的模式，易于進(jìn)行中間過程與最終結(jié)果的分析。以決策樹作為分類器的實(shí)驗(yàn)表明，在相同的決策樹集合下，知識線集成算法分類正確率與隨機(jī)森林相仿。在此基礎(chǔ)之上，知識線集成算法可量化問題不同粒度下的難易程度，且在推斷時能提供相關(guān)訓(xùn)練樣本作為依據(jù)。
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