基于差异性度量的多分类器融合:方法、应用与优化研究.docx

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基于差异性度量的多分类器融合:方法、应用与优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代,数据的快速增长和复杂程度的不断提高,使得模式识别技术在众多领域中发挥着至关重要的作用。模式识别旨在根据对象的特征将其划分为不同的类别或组,广泛应用于图像识别、语音处理、生物信息学、金融风险评估等多个领域。随着应用场景的日益复杂和多样化,单一分类器往往难以满足高精度和高可靠性的要求。

多分类器融合作为模式识别领域的重要研究方向,通过将多个分类器的输出进行整合,能够充分利用各个分类器的优势,弥补单一分类器的不足,从而提高分类系统的整体性能。其基本原理在于不同的分类器可能对数据的不同特征或模式敏感

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