分类器选择 ( classifier selection ) 河北大学理学硕士学位论文 和分类器融合(classifier fusion)是多分类器联合的两个主要策略[4]。
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multiple classifier fusion 分类器融合
combining classifier fusion 组合分类器信息融合
LDA classifier fusion LDA特征提取
Multi Classifier Fusion 多分类器融合
Class Boundary based Classifier Fusion 基于类边界的分类器融合方法
multi-classifier results fusion 多分类器结果融合
Fuzzy Fusion Classifier 模糊融合分类器
In multi-classifier fusion based on fuzzy integrals, fuzzy measures have much influence on the performance of fusion systems.
在基于模糊积分的多分类器融合系统中,模糊测度对融合系统的性能有很大的影响。
参考来源 - 多分类器融合中的模糊测度研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
The classifier fusion approaches include Maximum, Minimum, Product, Mean, Median, Major Voting fusion methods and decision template fusion methods.
对分类器融合采用极大值法、极小值法、乘积法、均值法、中值法、投票法和各种决策模板融合方法。
As a nonlinear method, the fuzzy rule-based pattern recognition has good comprehensibility, but has not been applied to the multiple classifier fusion.
而基于模糊规则的模式识别方法是一类可理解性好的非线性方法，但迄今为止还没有被应用于多分类器融合问题中。
Then two above recognition model are fused at decisional level, the model and method of cutting tool state recognition based on classifier fusion is proposed.
再对上述两种识别模型进行决策层融合研究，提出了基于分类器融合的刀具状态识别模型和方法。
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