基于Choquet模糊积分的多分类器系统多样性研究课件.ppt
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- 关 键 词:
- 基于 Choquet 模糊 积分 分类 系统 多样性 研究 课件
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1、基于基于Choquet模糊积分的多分类模糊积分的多分类器系统多样性研究器系统多样性研究报告人:张国防报告人:张国防2022-12-301主要内容主要内容基于模糊积分多样性的定义基于模糊积分多样性的定义泛化误差不等式泛化误差不等式 模糊测度的多样性训练算法模糊测度的多样性训练算法学习学习 模糊测度的非线性规划模型模糊测度的非线性规划模型数据实验结果数据实验结果进一步的工作进一步的工作参考文献参考文献 gg2022-12-302对某输入模式 有如下输出:BACKxDecision profile(DP()xClassifiersClass labelFuzzy measureFusion outp
2、ut for each class111111()()()()()()()()()jMjMLLLjMVxVxVxVxVxVxVxVxVx1:LDDD11()()()jjMMCCC1()()()jMV xVxVx*1,2,()()max()jjjjMD xCDxVx 12,MCCC 1()()()jMfxfxfxTrue function for each class多分类器系统多分类器系统(MCS)MCS)的输出的输出2022-12-303基于模糊积分的多样性定义基于模糊积分的多样性定义 假定整个训练集合含有从概率分布为 的数据集合中随即抽取的 个样例。()p xp对于单个输入模式,基于Cho
3、quet模糊积分的多样性定义:1()()()Mjjjdxcdx d1222()()(),()(),()()Ljjjjjjjd xV xV xVxV xV xV x其中:对于整个训练集合,基于Choquet模糊积分的多样性定义:1()()MjjjDcDx d1222()()()(),()()(),()()()LjjjjjjjDxVxV xp x dxVxV xp x dxVxV xp x dxBACK2022-12-304泛化误差不等式泛化误差不等式 整个讨论中,假定学习任务是学习M个函数:0,1njfR 1,2,jM()()()e xxd x21()()()Mjjje xfxVx1()()()
4、Mjjjxcx d1222()()(),()(),()()LjjjjjjjxVxfxVxfxVxfx对于单个输入模式,泛化误差不等式:对于单个输入模式,泛化误差不等式:EED1()()MjjEex p x dx1()MjjjEcE d1,2,jM1,LjjjjE2()()()jjjVxfxp x dx1,2,3,LBACK2022-12-305模糊测度多样性训练算法模糊测度多样性训练算法该训练算法考虑了分类器的训练误差和多样性两个参数 如果两个参数之一的提高导致另一个参数的极度下降,那么我们就不对密度做任何调整。规定一个阈值为可接受的下降程度,这样密度的调整条件的判断如下:如果两个参数之一的提
5、高程度小于阈值,那么另一个参数的可接受最大下降程度等于前一个参数的提高程度。如果两个参数之一的提高程度大于阈值,那么另一个参数的可接受最大下降程度等于规定的阈值。BACK2022-12-306Step1:初始化各类密度值;Step2:对样例集合进行分类,得出训练精度,如果达到所要求的训练精度,那么停止学习,返回各类密度值,否则转Step3;Step3:计算整个训练集的多样性值 ;Step4:对训练集中被系统分错的每一个样例 进行如下操作:计算关于单个 样例 的多样性值 ,如果 进行以下过程,否则进行下一个样例;判断是否满足密度调整的条件,如果不满足,那么进行下一个样例,否则,(1)该样例类别所
6、对应的密度值增加;(2)其他类别所对应的密度值减少;对训练集搜索一遍后返回各类密度值;Step5:根据Step4得到的密度值对训练集分类,得到训练精度,若精度满足要求,则停止学习,返回密度值,否则计算对应于Step4得到的密度值的整个训练集合的多样性值 ,如果 那么 否则 不变,转Step4;Dx()d xD,DD,DDDx(),d xDBACK2022-12-307模糊密度值的调整与积分值之间的关系模糊密度值的调整与积分值之间的关系()(1)()1()()()()ncfdfxfxA()(1)(2)()0()()()1nf xf xf x()()(1)(),nAxxx(0)()0f x 满足:
7、调整步长:0.0830调整步长:0.0492BACK2022-12-308()(1)(2)()0()()()1nijijijf xf xf x()()(1)(),nAxxx(0)()0ijfx 满足:1212111(,)LLMMMDD g ggggg2()(1)2()11111()()()MLNNijijijijjjiiVVVVDAMNN ()(1)(1)()()()jjjjjjAgAgA11(1)Lsjjjsg()(1)()1()()()()nijjijijjcf dfxfxA()(1)()1()()()()nittitittcf dfxfxA121211112(1)1max(,),()(1
8、)()()1,2,1,1,(2)1(3)01,2,(1)1,2,1,2LLMMMTMNllijjlittjlf g gggggDsubject tofor i j lNLP Icf dcf dtjjMfor jlMN TiNj ,M2022-12-309x,fval fm incon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)A xbAeq xbeq上述非线性约束优化问题可以用MATLAB优化工具箱中的fmincon函数来求解,因为约束为非线性约束,所以不可能将约束条件信息直接包含在函数的输入参数中,必须编写函数返回在每一个点处的约束值,然后再调用优化函
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