17、自适应加权融合方法：原理、算法与实验验证

自适应加权融合方法：原理、算法与实验验证

1. 自适应加权融合方法概述

在数据融合领域，自适应加权融合是一种极为有效的技术。当前，许多方法通过穷举搜索和基于错误率的准则来估计权重，但这些方法往往需要手动调整，效率和准确性受限。为解决这一问题，提出了最优自适应加权融合算法（AWFA）。该算法能自动确定分数融合的合适权重，无需手动干预，且生成的权重合理，适合整合互补数据源的优势。

由于现实世界的数据通常具有复杂的分布，线性表示难以对其进行有效建模，因此还提出了基于自适应核选择的融合方法。具体而言，采用自适应权重融合方法结合局部支持向量机分类器（FaLK - SVM），并提出了基于距离加权（FaLK - SVMad）和基于排名加权（FaLK - SVMar）的两种融合方法。实验结果表明，FaLK - SVMa 在分类准确性上优于 FaLK - SVM。

2. 自适应加权融合方法（AWFA）详细介绍

2.1 问题描述

为便于理解，假设只有两种类型的样本，即两种数据分数。AWFA 算法包含以下步骤：
1. 特征提取 ：对所有样本（包括测试样本以及第一类和第二类样本）进行特征提取。
2. 分数计算 ：
- 计算测试样本在第一类训练样本上的分数（即测试样本到第一类训练样本的距离），用 (d_{1i}) 表示测试样本到第 (i) 类的距离，(i = 1, \cdots, C)，(C) 表示类别数。
- 计算测试样本在第二类训练样本上的分数（即测试样本到第二类训练样本的距离），用 (d_{2i}) 表示测试样本到第 (i) 类的距离。