36、基于规则和样本的分类器融合及组合优化问题映射研究

基于规则和样本的分类器融合及组合优化问题映射研究

在模式识别领域，如何有效地利用不同来源的知识进行分类是一个重要的研究方向。本文将探讨基于规则和样本的分类器融合方法，以及如何将组合优化问题映射到能量景观中进行求解。

基于规则和样本的分类器融合

在模式识别中，我们常常会遇到两种不同类型的信息：基于规则的知识和基于样本的数据。为了充分利用这两种信息，我们需要考虑它们之间的一致性，并设计相应的识别算法。

规则集与学习集的一致性

在概率模式识别中，规则集 (R) 和学习集 (S) 的一致性是一个关键问题。我们需要判断学习集 (S) 是否来自于由专家规则 (R) 所确定的概率分布的总体。为了衡量这种一致性，我们引入了以下几个关键概念：
- 集合定义 ：
- 设 (D_i = {D_i^{(k)}, k = 1, 2, …, L_i})，(i \in M) 和 (D = {D_i^{(k)}, k = 1, 2, …, L_i, i \in M}) 分别表示规则定义区域的适当族。
- 令 (X_R = \cup D) 和 (X_R^{(i)} = \cup D_i) 分别表示由族 (D) 和 (D_i) 覆盖的特征子空间。
- 引入集合族 (B_i = {B_i^{(1)}, B_i^{(2)}, …B_i^{(l_i)}})，(i \in M) 和 (B = {B^{(1)}, B^{(2)}, …B^{(l)}})，其中 (B_i^{(m)}) 和 (B^{(m)}) 分别表示集合族 (D_i) 和 (D) 的非空成分。
- 一致性定义 ：