【摘 要】
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本课题将模式识别领域中新发展起来的多分类器融合技术应用到骨髓细胞的分类识别中,并在融合理论的改善上作了一些探索性的研究.融合系统的实现主要关涉到三个方面:个体分类
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本课题将模式识别领域中新发展起来的多分类器融合技术应用到骨髓细胞的分类识别中,并在融合理论的改善上作了一些探索性的研究.融合系统的实现主要关涉到三个方面:个体分类器的设计、参与融合的成员甄选、适当的融合模型的建立.本文也即从这三方面入手,首先对骨髓细胞的特征进行分析,通过遗传算法对特征集合进行处理和优选,在建立不同结构和模式的神经网络作为元分类器的基础上,提出了一种结合最小相关度和可靠性的动态成员子集优选方法;进而对不同融合模型的机理和性能进行了比较研究,并且将基于知识的融合模型——证据理论和模糊积分方法进行了改进,使其能针对识别样本适时表达出成员分类器的性能.
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