Sammanfattning av denna webbsida: Multisensorsystem (MSS) har i allt högre grad tillämpats i mönsterklassificeringen medan sökandet efter den optimala klassificeringsramen fortfarande är ett öppet problem. Utvecklingen av klassificeringsensemblen verkar vara en lovande lösning. Klassifieringsensemblen är ett inlärningsparadigm där många klassiatorer gemensamt används för att lösa ett problem, vilket har visat sig vara en effektiv metod för att förbättra klassificeringsförmågan. I detta dokument, genom att införa begreppet Meta-feature (MF) och Trans-function (TF) för att beskriva förhållandet mellan arten och mätningen av det observerade fenomenet, kan klassificeringen i ett multi-sensorsystem förenas i klassificeringsensembleramverket. Därefter presenteras en metod som kallas Genetisk Algoritm baserad Classifier Ensemble i Multi-sensor system (GACEM), där en genetisk algoritm används för optimering av både urvalet av funktioner delmängd och beslutskombinationen samtidigt. GACEM tränar ett antal klassificeringar baserade på olika kombinationer av funktionsvektorer först och väljer sedan de klassificeringsapparater vars vikt är högre än den förinställda tröskeln för att utgöra ensemblen. En empirisk studie visar att GACEM inte bara kan uppnå bättre och mer robusta resultat, jämfört med den konventionella väljaren och beslutsfattandet, utan också avsevärt förenkla systemet.
Rongwu m.fl. I REF föreslogs klassificeringsfusion som ett inlärningsparadigm där många klassificeringsgrundare gemensamt används för att lösa prognosproblemet.
GACEM: Genetic Algorithm Based Classifier Ensemble in a Multi-sensor System