[發明專利]一種基于樣本貢獻率的二分類軟分類器的單次檢測可信度評價方法在審
| 申請號： | 202010796678.0 | 申請日： | 2020-08-10 |
| 公開（公告）號： | CN111898697A | 公開（公告）日： | 2020-11-06 |
| 發明（設計）人： | 王國濤;孫志剛;高亞杰;李響;高萌萌;李超然;李碩 | 申請（專利權）人： | 黑龍江大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈爾濱市松花江專利商標事務所 23109 | 代理人： | 于歌 |
| 地址： | 150080 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 樣本 貢獻 分類 檢測 可信度 評價 方法 | ||
1.一種基于樣本貢獻率的二分類軟分類器的單次檢測可信度評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟一：將樣本集X輸入到二分類軟分類器模型中，分別獲得每個樣本兩種類型的預測概率P(C1|Xk)和P(C2|Xk)，k＝1,2,...,Z，Z為樣本集X中的樣本總數；
步驟二：利用每個樣本兩種類型的預測概率P(C1|Xk)和P(C2|Xk)計算獲得每個樣本的預測概率差值S(Xk)：
S(Xk)＝P(C1|Xk)-P(C2|Xk)；
步驟三：將所有S(Xk)從小到大進行排序并構成集合S(X)，將S(Xk)最小值到最大值之間的跨度作為集合S(X)的總區間長度，以j為子區間長度將S(X)的總區間長度分為N個子區間，其中0j1；
步驟四：對所有S(Xk)進行插值處理、使得S(Xk)對應的樣本Xk分配到相應的子區間中；
步驟五：根據下式計算第i個子區間內樣本的正確率g(i)：
其中，Ti為第i個子區間內正確的樣本個數，Ki為第i個子區間內所有樣本個數，i＝1,2,...,N；
步驟六：根據下式計算第i個子區間內樣本的貢獻率Ui：
步驟七：根據下式計算第i個子區間內樣本的可信度confidence：
confidence＝t×Ui+(1-t)*g(i)
其中，t為權重。
2.根據權利要求1所述的一種基于樣本貢獻率的二分類軟分類器的單次檢測可信度評價方法，其特征在于，二分類軟分類器兩種類型的預測概率和為1、且不相等，則有：
S(Xk)的最大值為1、最小值為-1，S(X)的總區間長度為2，
3.根據權利要求1或2所述的一種基于樣本貢獻率的二分類軟分類器的單次檢測可信度評價方法，其特征在于，j＝0.1。
4.根據權利要求1所述的一種基于樣本貢獻率的二分類軟分類器的單次檢測可信度評價方法，其特征在于，步驟四具體方法為：
將S(Xk)遍歷每個子區間，當S(Xk)滿足Simin(X)S(Xk)Simax(X)時，樣本Xk被分配到第i個子區間，其中Simin(X)和Simax(X)分別為第i個子區間的最小值和最大值。
5.根據權利要求1所述的一種基于樣本貢獻率的二分類軟分類器的單次檢測可信度評價方法，其特征在于，第i個子區間內預測類別與其真實類別相同的樣本個數為第i個子區間內正確的樣本個數Ti。
6.根據權利要求1所述的一種基于樣本貢獻率的二分類軟分類器的單次檢測可信度評價方法，其特征在于，步驟七中，t＝0.2。
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