基于自我训练的长效垃圾分类方法
【摘要】 目的目前垃圾主要采用名称检索的方式开展分类，这类方法通常基于事先设定的数据分类，很难有效包含现有所有的垃圾，更难应对未来持续增多的垃圾，针对上述问题，面向生活垃圾，提出一种基于自我训练的长效垃圾分类方法。方法首先，采用Bagging将两类分类能力和训练机制不同的基分类器：K近邻分类器和支持向量机，根据它们各自独立的投票和权重进行有机组合，提出了一种新颖的集成分类器对生活垃圾进行分类；其次，基于直观的图像交互反馈，动态地更新分类器相应分类结果的置信度和基于云的训练样本集，提升后续分类的准确性和方法本身的自学习能力。结果使用包含233条生活垃圾的训练样本集对原型系统进行训练，并使用151条垃圾样例进行测试，实验表明本文提出的集成分类器对生活垃圾的分类准确性可以达到95%左右。通过逐步提高训练样本集中错误样本的比例（≤30%）并重新训练集成分类器，再采用上述151条样例共开展了150次分类测试。相应的平均准确率分析表明，本文的集成分类器具有较高且较为稳定的分类准确率（≥93%）。此外，在上述实验中加入反馈机制后，平均准确率分析表明，该机制能有效地减轻错误样本对本文集成分类器准确率衰减带来的影
