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1、张静等:基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器1567基于混淆矩阵和Fisher准则构造层次化分类器*作者简介:张静(1977－),女,河北唐山人,博士,助理研究员,主要研究领域为机器学习,雷达目标识别,建模与仿真,武器装备论证;宋锐(1975－),男,博士,讲师,主要研究领域为雷达目标识别,系统集成;郁文贤(1964－),男,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为智能信号处理,目标识别,信息融合;夏胜平(1969－),男,博士,副教授,主要研究领域为雷达目标识别,机器学习,智能信号处理;胡卫东(1967－),男,博士,教授,主要研究领域为信息融合,目标识
2、别,智能信号处理,系统集成.张静+,宋锐,郁文贤,夏胜平,胡卫东(国防科学技术大学ATR重点实验室,湖南长沙410073)ConstructionofHierarchicalClassifiersBasedontheConfusionMatrixandFisher’sPrincipleZHANGJing+,SONGRui,YUWen-Xian,XIASheng-Ping,HUWei-Dong(StateLaboratoryofAutomaticTargetRecognition,NationalUniversityofDefenseTechnology,Chang
3、sha410073,China)+Correspondingauthor:Phn:+86-10-66356573,Fax:+86-10-64836117,E-mail:ben_bbzj@126.comReceived2004-03-31;Accepted2004-10-09ZhangJ,SongR,YuWX,XiaSP,HuWD.ConstructionofhierarchicalclassifiersbasedontheconfusionmatrixandFisher’sprinciple.JournalofSoftware,2005,16(9):1560-15
4、67.DOI:10.1360/jos161560Abstract:Determinationofthehierarchicalrelationshipandtheobjectivepatternsofsub-classifiersisaprimaryproblemintheconstructionofahierarchicalclassifier.Inthispaper,amethodfocusingonthesimilaritiesbetweenpatternsisproposedtogenerateahierarchicalstructureautomatic
5、ally.Firstly,asimilaritymeasurementutilizingtheconfusionmatrixisadvancedtoavoidthedrawbacksofthetraditionalmeasurements,suchashighcomputationcostsandinvalidityofpreliminaryconditions.ThenabidingbyFisher’sPrinciple,aPatterns’SimilarityRelationshipAnalyzingMachine(PSRAM),whichisintegrat
6、edwiththesupervisedandunsupervisedpatternrecombinationmethods,isdesignedtoadaptivelyconstructthestructureofahierarchicalclassifier.Varioustestsaretestifiedthattheproposedmethodiseffectiveandpractical,anditcanprominentlyimprovetheperformanceandrobustnessofthehierarchicalclassifier.Keyw
7、ords:hierarchicalclassifier;similaritymeasurement;patterns’similarityrelationshipanalysismachine;Fisher’sprinciple;adaptivepatterncombination摘要:构造层次化分类器的首要环节是确定各个子分类器的层属关系及其内部组成.从模式间的相似关系入手,实现了一种自动产生层次化分类器结构的方法.为了描述模式间的相似关系,首先提出利用混淆矩阵度量相似性的思路与方法,避免了现有常用度量方法计算量大、假设条件难以成立的不足.进而遵循Fisher准
8、则,设计并
