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多分類器系統作為混合智能系統的分支，集成了具有多樣性的分類器集合，使整體得到更優的分類性能結果融合是該領域中的一個重要問題，在相同分類器成員下，好的融合策略可以有效提升系統整體的分類正確率隨著模型安全性得到重視，傳統融合策略可解釋性差的冋題凸顯。夲文基于心理學中的知識線記憶理論進行建模參考人類決策過程，提出了一種擁有較好可解釋性的啟發式多分類器集成算法，稱為知識線集成算法。該算法模擬人類學習與推斷的行為，組織多分類器結果的融合。在訓練中，模型收集給定分類器集合的不同子集，構建不同特征空間到解空間的映射，構成知識線。在推斷時，模型啟發式地激活知識線，進行選擇性結果集成，得到推斷結果知識線集成使用樣本驅動的模式，易于進行中間過程與最終結果的分析。以決策樹作為分類器的實驗表明，在相同的決策樹集合下，知識線集成算法分類正確率與隨機森林相仿。在此基礎之上，知識線集成算法可量化問題不同粒度下的難易程度，且在推斷時能提供相關訓練樣本作為依據。
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