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提出了基于Dempster - Shafer 理論進(jìn)行多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器組合的一種可行算法, 該算法考慮了每個(gè)分類(lèi)器對(duì)不同類(lèi)的識(shí)別能力不同這一經(jīng)驗(yàn)知識(shí). 在UCI 數(shù)據(jù)庫(kù)的分類(lèi)和一個(gè)多傳感器融合工件識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用結(jié)果, 表明了該算法的有效性.
關(guān)鍵詞: Dempster - Shafer 理論; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 分類(lèi)器; 算法; 傳感器
Abstract : A practical algorithm to combine the neural networks classifiers based on Dempster - Shafer theory is proposed. The influence of the fact that every classifier has different classification ability for different class is considered. Several databases of UCI repository and a multiple sensor fusion system for workpiece identification are tested , showing the validity of the algorithm.
Keywords : Dempster - Shafer theory ; neural network ; classifiers ; algorithm; sensor
關(guān)鍵詞: Dempster - Shafer 理論; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 分類(lèi)器; 算法; 傳感器
Abstract : A practical algorithm to combine the neural networks classifiers based on Dempster - Shafer theory is proposed. The influence of the fact that every classifier has different classification ability for different class is considered. Several databases of UCI repository and a multiple sensor fusion system for workpiece identification are tested , showing the validity of the algorithm.
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