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1、1000-6893(2012)06-1093-07一种基于证据距离的多分类器差异性度量杨艺1韩德强2,韩崇昭21.西安交通大学航天航空学院，陕西西安7100492.西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所，陕西西安710049摘要：多分类器系统因其能够显著提升分类精度而引发了广泛关注。多分类器系统中各子分类器间的差异性是提升融合分类精度的先决条件。提出了一种基于证据距离的分类器系统差异性度量，同时基于该度量提出一种多分类器系统构造方法。综合了既有差异性度量、所提新差异性度量以及在训练样本集上的分类性能等
2、多个指标，实现了多分类器系统的有效构造。实验结果表明，所提差异性度量及多分类器系统构造方法是合理的，能有效提升融合分类精度。多分类器系统；差异性度量；证据理论；证据距离；多分类器融合；分类器V448;TP391.4A2011-08-312011-10-24国家“973”计划(2007CB311006);国家自然科学基金(61104214,61074176，67114022);中国博士后科学基金(20100481337，201104670)；陕西省电子信息系统综合集成重点实验室基金(201101Y17)；重庆市
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