Кузнецов Владимир Вячеславович (Аспирант, Рязанский государственный радиотехнический университет)
|
Построение эффективного многоклассового классификатора для создания двумерных карт местности представляется сложной задачей, одним из подходов к решению которой – это строить ансамбль классификаторов, каждый классификатор которого будет решать небольшую задачу бинарной классификации. Таким образом, задача составления и обучения классификатора сводится к задаче выбора бинарного классификатора и обучения ансамбля бинарных классификаторов. В настоящей статье рассматривается подход к построению ансамбля классификаторов на основе генетического алгоритма, алгоритм обучения классификатора, кодирование структуры ансамбля классификатора. Генетические алгоритмы являются наиболее распространенными и наиболее изученными эволюционными алгоритмами. Результатом работы генетического алгоритма будет выявленная закономерность, представленная в виде вектора. Для задачи выбора структуры классификатора результатом будет - структура иерархического классификатора. Предложенный подход к кодированию структуры ансамбля классификаторов необходим для кодирования в битовую последовательность для решения задачи поиска оптимальной структуры с помощью генетического алгоритма. Проведено сравнительное исследование алгоритмов, использующих генетический алгоритм для построения ансамбля классификаторов с алгоритмами, которые не используют генетический алгоритм. Результатом проведенных экспериментов является существенное уменьшение процента ошибки и времени распознавания классификаторами, построенными с помощью генетического алгоритма.
Ключевые слова:генетический алгоритм, ансамбль классификаторов, кодирование структуры
|
|
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования: Кузнецов В. В. Подход к кодированию структуры ансамбля классификаторов для решения задачи поиска оптимальной структуры с помощью генетического алгоритма // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2019. -№05. -С. 76-80 |
|
|