一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法
裴亚辉
张兵利
1.河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,4710032.河南科技大学,电子信息工程学院,河南,洛阳,471003
摘要：提出了一种基于贝叶斯方法的多分类器组合优化算法和阈值改进方法.首先,计算分类器对各个类别的置信度.然后,以各分类器的置信度为先验概率,采用向量求和将各分类器的先验概率向量进行组合,得出最终输出向量,最后通过优化阈值提高综合分类器识别精度.在此后的实验数据表明:该算法具有方法简单、运算速度快、分类精度高等优点.
关键词：贝叶斯网络多分类器阈值反垃圾邮件
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(60743008)河南科技大学教学改革项目(G2003-21)河南科技大学实验技术开发基金(SY0304016)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 34-37 )
英文信息