СХЕМЫ КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ РАЗДЕЛЯЮЩИХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХ ОТ АНСАМБЛЯ ИСТОЧНИКОВ
М.М. Ланге, С.В. Парамонов
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Москва, Россия lange_mm@mail.ru
Ключевые слова: классификация, ансамбль источников, схема комплексирования, вероятность ошибки, взаимная информация, мера погрешности Хэмминга, функция "скорость-погрешность", разделяющая функция, энтропия, избыточность
Страницы: 3-10
Аннотация
Исследуется точность классификации данных в терминах соотношения вероятности ошибки и количества обрабатываемой информации для различных схем комплексирования. Рассматриваются схемы комплексирования слабых разделяющих функций на множестве данных одной модальности и на ансамбле данных от источников различной модальности. Для предлагаемых способов комплексирования оценивается избыточность вероятности ошибки относительно теоретико-информационной нижней границы в форме модифицированной функции «скорость-погрешность» с мерой погрешности Хэмминга. Экспериментальные оценки, полученные на множествах изображений лиц и подписей, демонстрируют уменьшение вероятности ошибки и её избыточности относительно нижней границы с увеличением количества обрабатываемой информации за счёт комплексирования слабых разделяющих функций.
DOI: 10.15372/AUT20230401 EDN: OMVLOP
|