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基于深度学习模型动态融合的分类技术研究.pdf

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    摘要

    多分类器融合是指通过训练多个基分类器，使用一定的组合策略将基分类器

    的预测结果进行融合，以形成最终决策。现有的静态融合方法采用所有基分类器

    的预测结果进行组合，对于所有待分类样本均采用统一固定的模型，缺乏灵活性

    和针对性。而且采用所有基分类器进行融合，当基分类器个数过多时，还会引起

    算法效率降低、占用内存空间加大。此外，基分类器的分类能力会随着待分类样

    本的不同而不同，当大部分基分类器都不擅长分类某个待分类样本时，会导致基

    分类器池中大多数基分类器对决策起负向作用，最终引起错误的融合决策。

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