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基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型
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作者 代硕 苏怀智 +1 位作者 谷宇 郭莹莹 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期153-156,108,共5页
建立高精度的大坝变形监控模型对于分析大坝变形监测资料,保障大坝运行安全具有重要意义,但传统的反向传播神经网络(BP)在搜索过程中容易陷入局部最优,因此将具有较好全局搜索能力的河马优化算法(HO)引入反向传播神经网络,并基于自适应... 建立高精度的大坝变形监控模型对于分析大坝变形监测资料,保障大坝运行安全具有重要意义,但传统的反向传播神经网络(BP)在搜索过程中容易陷入局部最优,因此将具有较好全局搜索能力的河马优化算法(HO)引入反向传播神经网络,并基于自适应增强算法(AdaBoost),构建了HO-BP-AdaBoost大坝变形监控模型。首先,利用HO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并将优化后的权值和阈值赋予BP神经网络,构建HO-BP弱预测器;然后通过训练迭代多个弱预测器,并根据预测误差分配不同的权重,组合成为强预测器;最后,以某混凝土坝为例,通过选取决定系数、均方根误差、均方误差及平均绝对误差作为评价指标,比较该模型与其他模型的输出结果。结果表明,HO-BP-AdaBoost模型对于大坝变形具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形预测 监控模型 反向传播神经网络 自适应增强算法 河马优化算法
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基于MIDBO-BP-Adaboost的高铁路基沉降预测
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作者 贺全鹏 司涌波 李少远 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第3期182-192,共11页
针对温度、湿度等因素影响带来的高铁路基沉降问题,提出一种改进的蜣螂优化算法(My Improved Dung Beetle Optimization Algorithm,MIDBO)-反向传播(Back Propagation,BP)神经网络-自适应提升算法(Adaptive Boosting,Adaboost)组合预测... 针对温度、湿度等因素影响带来的高铁路基沉降问题,提出一种改进的蜣螂优化算法(My Improved Dung Beetle Optimization Algorithm,MIDBO)-反向传播(Back Propagation,BP)神经网络-自适应提升算法(Adaptive Boosting,Adaboost)组合预测模型.首先,为解决蜣螂优化算法易陷入局部最优和复杂工程应用效果不佳的缺陷,提出一种复合混沌映射、模拟退火算法、非线性指数动态权重系数多策略融合的MIDBO算法;然后,利用MIDBO算法对BP神经网络进行优化,再与Adaboost算法结合,建立了MIDBO-BP-Adaboost模型;最后,将不同模型应用于兰新高速铁路进行预测分析.研究结果表明:MIDBO算法有效优化了BP神经网络,提高了模型精度;Adaboost算法提高了模型的稳健性和泛化能力;与BP预测模型相比,MIDBO-BP-Adaboost模型的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别减小63.81%、63.84%、62.26%,拟合系数提高18.82%.研究成果可以为兰新高铁路基沉降预测提供参考. 展开更多
关键词 交通信息工程及控制 高速铁路 路基沉降 蜣螂优化算法 反向传播神经网络 自适应提升算法
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基于RF-AdaBoost算法的配电线路火灾风险预测
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作者 田甜 王军 +2 位作者 宁鑫 孙章 王鑫 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期45-51,共7页
针对山火威胁配电线路稳定运行的问题,建立配电线路火灾风险预测模型具有重要意义,然而山火数据稀缺导致样本不平衡,会影响模型的准确性。为此,首先基于气象、地理、可燃物、社会等影响因子,采用支持向量机,结合代价敏感思想,赋予少数... 针对山火威胁配电线路稳定运行的问题,建立配电线路火灾风险预测模型具有重要意义,然而山火数据稀缺导致样本不平衡,会影响模型的准确性。为此,首先基于气象、地理、可燃物、社会等影响因子,采用支持向量机,结合代价敏感思想,赋予少数类样本更大权重;然后采用递归特征消除法选择出有利于少数类分类的特征,在此基础上,构建基于随机森林-自适应增强(random forest-adaptive boosting,RF-AdaBoost)算法的配电线路火灾风险预测模型;最后选取四川省西昌市某10 kV线路走廊区域开展实例验证,采用十折交叉验证并与其他算法进行对比,得出所提算法的召回率提高至76.67%,有效减小了样本不平衡问题对模型性能的影响,降低了山火误判,为线路走廊山火防治提供了依据。 展开更多
关键词 配电线路 样本不平衡 山火 风险预测 随机森林-自适应增强
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Boosting家族AdaBoost系列代表算法 被引量:27
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作者 涂承胜 刁力力 +1 位作者 鲁明羽 陆玉昌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第3期30-34,145,共6页
Boosting is one of the most representational ensemble prediction methods. It can be divided into two se-ries: Boost-by-majority and Adaboost. This paper briefly introduces the research status of Boosting and one of it... Boosting is one of the most representational ensemble prediction methods. It can be divided into two se-ries: Boost-by-majority and Adaboost. This paper briefly introduces the research status of Boosting and one of its seri-als-AdaBoost,analyzes the typical algorithms of AdaBoost. 展开更多
关键词 boosting adaboost.R算法 adaboost.oc算法 学习算法 adaboost算法
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基于TrAdaBoost-GBDT模型的排土场边坡稳定状态判别 被引量:1
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作者 江松 李涛 +3 位作者 李锦源 李研博 张存良 张立杰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期89-98,共10页
针对露天矿排土场失稳数据获取困难,样本数据量少等问题,提出基于迁移学习算法的露天矿排土场边坡稳定状态判别模型;结合陕西省F露天矿排土场边坡的实际地质条件和降雨情况,设计降雨条件下排土场不同土石混合比边坡的相似模拟试验方案,... 针对露天矿排土场失稳数据获取困难,样本数据量少等问题,提出基于迁移学习算法的露天矿排土场边坡稳定状态判别模型;结合陕西省F露天矿排土场边坡的实际地质条件和降雨情况,设计降雨条件下排土场不同土石混合比边坡的相似模拟试验方案,并采集和处理试验中边坡模型的含水率、土压力和孔隙水压力数据;考虑到小样本数据集对梯度提升回归树(GBDT)模型分类精度的影响,运用迁移学习思想,利用迁移自适应增强算法(TrAdaBoost)对源域数据集和目标域数据集样本权重进行迭代更新,以GBDT模型作为数据样本训练的弱学习器,最终根据弱学习器的分类结果,通过加权多数表决法生成一种基于迁移学习的TrAdaBoost-GBDT排土场边坡稳定状性判别模型,以提高小样本数据标签类别的判别准确率。结果表明:相对其他算法模型,提出的排土场边坡稳定状态判别模型在稳定状态判别上有更好的表现,准确率、精准率、召回率和曲线下面积值(AUC)分别达到93.3%、87.5%、100%和93.8%,能够作为边坡稳定状态判别的分类器。该模型相对其他算法模型可以提高小样本数据集的边坡稳定状态判别的准确性,弥补机器学习对小样本数据集分类结果精度较低的不足。 展开更多
关键词 排土场边坡 稳定状态判别 迁移自适应增强梯度提升回归树(Tradaboost-GBDT) 迁移学习 小样本
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基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器主电路参数优选方法 被引量:1
6
作者 杨昭 张小平 钟达栩 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期290-297,共8页
提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定... 提出一种基于频率自适应的Buck-Boost矩阵变换器(BBMC)主电路参数优选方法。确定其优化对象与优化目标,建立相关数学模型及其多目标优化适应度函数,在此基础上提出采用樽海鞘群优化算法对其主电路参数展开优化研究,并进而针对不同额定输出频率下的最优主电路参数采用数值拟合方法研究确定其间变化规律的函数关系式,最后通过构建仿真模型与硬件实验装置对其效果进行验证。 展开更多
关键词 Buck-boost矩阵变换器 频率自适应 参数优化 樽海鞘群算法 多目标优化 数值拟合
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基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型
7
作者 师国东 胡明茂 +3 位作者 宫爱红 龚青山 郭庆贺 谭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第9期3467-3484,共18页
为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用... 为有效预测车辆油耗,提高燃油经济性,促进节能减排,提出一种基于XGBoost-MSIWOA-LSTM的车辆油耗优化预测模型。该模型首先采用极端梯度提升树(XGBoost)算法提取车辆油耗特征,以优化模型的输入变量,提高模型的泛化性和鲁棒性。然后,利用多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)对长短期记忆神经网络(LSTM)中的超参数进行自适应寻优,并将优化后的超参数代入LSTM中对车辆油耗进行建模预测。结合实际车辆油耗算例进行对比实验,结果表明,相对于其他对比模型,XGBoost-MSIWOA-LSTM预测模型预测精度更高,对降低车辆油耗具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 油耗预测 极端梯度提升树 多策略改进的鲸鱼优化算法 长短期记忆神经网络 自适应寻优
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AdaBoost算法研究进展与展望 被引量:292
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作者 曹莹 苗启广 +1 位作者 刘家辰 高琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期745-758,共14页
AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出... AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一,有着坚实的理论基础,在实践中得到了很好的推广和应用.算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器,为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法.本文首先介绍Boosting猜想提出以及被证实的过程,在此基础上,引出AdaBoost算法的起源与最初设计思想;接着,介绍AdaBoost算法训练误差与泛化误差分析方法,解释了算法能够提高学习精度的原因;然后,分析了AdaBoost算法的不同理论分析模型,以及从这些模型衍生出的变种算法;之后,介绍AdaBoost算法从二分类到多分类的推广.同时,介绍了AdaBoost及其变种算法在实际问题中的应用情况.本文围绕AdaBoost及其变种算法来介绍在集成学习中有着重要地位的Boosting理论,探讨Boosting理论研究的发展过程以及未来的研究方向,为相关研究人员提供一些有用的线索.最后,对今后研究进行了展望,对于推导更紧致的泛化误差界、多分类问题中的弱分类器条件、更适合多分类问题的损失函数、更精确的迭代停止条件、提高算法抗噪声能力以及从子分类器的多样性角度优化AdaBoost算法等问题值得进一步深入与完善. 展开更多
关键词 集成学习 boosting adaboost 泛化误差 分类间隔 多分类
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P300 Speller中基于AdaBoost SVM的导联筛选研究 被引量:7
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作者 綦宏志 许敏鹏 +3 位作者 明东 万柏坤 刘志朋 殷涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期985-990,共6页
P300 Speller是目前少数可以用于临床残疾人功能补偿的脑-机接口系统,P300 Speller的字符识别效率与脑电信号采集的头皮表面电极位置密切相关,过多的电极不但增加了使用者的不适感,且易引入噪声干扰进而影响系统的稳定性。采用并发展了... P300 Speller是目前少数可以用于临床残疾人功能补偿的脑-机接口系统,P300 Speller的字符识别效率与脑电信号采集的头皮表面电极位置密切相关,过多的电极不但增加了使用者的不适感,且易引入噪声干扰进而影响系统的稳定性。采用并发展了一种基于AdaBoost SVM(adaptive boosting support vector machine)的特征筛选方法,对脑电导联进行优化筛选,通过对6位受试者的实验数据处理及分析,结果表明该方法可以在不显著影响识别效率的基础上降低导联数量76%以上。另外,相较于经典的SVM-RFE特征筛选方法,该方法极大降低了计算复杂度,更适用于训练数据庞大的脑电特征优化问题。 展开更多
关键词 脑-机接口 自适应增强 支持向量机 字符识别
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BP-AdaBoost模型在光纤陀螺零偏温度补偿中的应用 被引量:18
10
作者 刘元元 杨功流 李思宜 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期235-239,共5页
针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能.同时,研究了模型参数对预测精度的影响,给出了BP神经网络隐... 针对光纤陀螺零偏漂移随温度呈复杂的非线性变化,建立了BP-AdaBoost(Back Propagation neural network,Adaptive Boosting)模型对零偏进行补偿,改善了光纤陀螺的零偏稳定性能.同时,研究了模型参数对预测精度的影响,给出了BP神经网络隐含层神经元个数的选择以及AdaBoost模型迭代次数的确定方法.运用AdaBoost算法提升单个BP神经网络的预测能力,提高了集成模型整体的预测精度.对采集的光纤陀螺输出实测数据进行了事后仿真,结果表明,BP-AdaBoost模型相比传统的线性回归模型、混合线性回归模型、单个BP神经网络模型的补偿效果更显著,验证了该模型的有效性,具有重大的工程应用参考价值. 展开更多
关键词 光纤陀螺 温度补偿 adaboost算法 BP神经网络
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基于Elman_AdaBoost强预测器的目标威胁评估模型及算法 被引量:30
11
作者 王改革 郭立红 +2 位作者 段红 刘逻 王鹤淇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期901-906,共6页
目标威胁评估是协同目标攻击中的关键问题.为提高空战目标威胁评估的准确性和实用性,建立了E-lman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型及算法.首先,介绍了Elman_AdaBoost强预测器;其次,建立了Elman_Ad-aBoost强预测器目标威胁评估模型;最... 目标威胁评估是协同目标攻击中的关键问题.为提高空战目标威胁评估的准确性和实用性,建立了E-lman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型及算法.首先,介绍了Elman_AdaBoost强预测器;其次,建立了Elman_Ad-aBoost强预测器目标威胁评估模型;最后,提出了基于Elman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型的算法.采集75组数据用于实验,其中60组作为训练集,15组作为测试集.分别选择Elman网络隐层节点数L=7,11,14,18和弱预测器数目K=6,10,16,20进行实验,结果表明,Elman_AdaBoost强预测器算法预测误差远小于弱预测器且在L=7和K=6时误差达到最小.Elman_AdaBoost强预测器目标威胁评估模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成作战目标威胁评估. 展开更多
关键词 目标威胁评估 模型 算法 Elman_adaboost
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Boosting算法理论与应用研究 被引量:20
12
作者 张文生 于廷照 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期222-230,共9页
作为机器学习领域最经典算法之一,Boosting是一种学习算法,并广泛应用于机器学习与模式识别各领域.Boosting的理论研究分为可学习理论和统计学两个角度.Boosting最初从弱可学习理论角度阐明了由弱到强的提升算法,从理论上证明了一组优... 作为机器学习领域最经典算法之一,Boosting是一种学习算法,并广泛应用于机器学习与模式识别各领域.Boosting的理论研究分为可学习理论和统计学两个角度.Boosting最初从弱可学习理论角度阐明了由弱到强的提升算法,从理论上证明了一组优于随机猜测的弱学习器通过集成可提升为在训练集上任意精度的强学习器.从统计学的角度看,Boosting是一种叠加模型,理论上二者的等价性已经证明.本文首先从可学习的角度出发,回顾了Boosting算法弱可学习理论,并提出面临的问题及挑战,包括对高维数据的有效性及Margin理论;然后阐述了Boosting算法理论研究分支,并详细回顾了当前最为流行的多种经典Boosting算法及在Boosting理论框架下的新应用;最后探讨了Boosting算法的未来研究趋势. 展开更多
关键词 boosting 弱可学习理论 Margin理论 集成学习 adaboost
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支持向量机与AdaBoost的结合算法研究 被引量:20
13
作者 张晓龙 任芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期77-78,110,共3页
将支持向量机与AdaBoost算法相结合,称其为Boost-SVM。从提升泛化性能和预测精度等方面对支持向量机的学习算法进行了研究与比较。Boost-SVM实验结果表明,该算法提高了支持向量机的预测精度并优化了学习机的性能。
关键词 支持向量机 增强法 自适应增强算法 算法优化
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基于多阈值Boosting方法的人脸检测 被引量:2
14
作者 钟向阳 凌捷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第11期172-174,共3页
Adaboost算法采用单阈值弱分类器,难以拟合复杂分布,其训练过程收敛速度较慢。针对该问题设计一种多阈值弱学习器,利用平方和减少最大化准则划分节点并生成弱分类器,在训练数据集上采用GAB算法将弱分类器提升为强分类器。实验结果表明,... Adaboost算法采用单阈值弱分类器,难以拟合复杂分布,其训练过程收敛速度较慢。针对该问题设计一种多阈值弱学习器,利用平方和减少最大化准则划分节点并生成弱分类器,在训练数据集上采用GAB算法将弱分类器提升为强分类器。实验结果表明,在弱分类器数目相同的情况下,该方法的正样本误报率低于Adaboost算法。 展开更多
关键词 人脸检测 boosting方法 实值adaboost 平缓adaboost
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基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法 被引量:3
15
作者 张君昌 李倩 贾靖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3346-3348,共3页
为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类... 为了提高传统Adaboost算法的集成性能,提出一种基于分类器相关性的Adaboost算法。该方法在弱分类器的训练过程中加入分类器的相关性判定,使每一个弱分类器的生成不仅与当前分类器有关,而且与前面若干个分类器相关,并将由此生成的弱分类器组合成新的强分类器。在CMU正面人脸检测集上的仿真结果表明,较传统的Adaboost算法,基于分类器相关性的Adaboost人脸检测算法具有更好的检测效率,同时降低了误检率。 展开更多
关键词 人脸检测 分类器相关性 自适应提升算法
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基于AdaBoost的改进模糊分类规则集成学习 被引量:2
16
作者 方敏 王宝树 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期835-837,共3页
基于集成学习提出了一种新的模糊分类规则的产生算法。将分类规则的前件、后件模糊化,在自适应提升(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法的迭代中,调整训练实例的分布,利用遗传算法产生模糊分类规则。并在规则学习的适应度函数中引入训练... 基于集成学习提出了一种新的模糊分类规则的产生算法。将分类规则的前件、后件模糊化,在自适应提升(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法的迭代中,调整训练实例的分布,利用遗传算法产生模糊分类规则。并在规则学习的适应度函数中引入训练实例的分布,使得模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,产生具有互补性的分类规则集。从而改善了模糊分类规则的整体识别能力,提高了分类识别精度。 展开更多
关键词 模糊分类规则 adaboost算法 分类器集成
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基于GAN-AdaBoost-DT不平衡分类算法的信用卡欺诈分类 被引量:24
17
作者 莫赞 盖彦蓉 樊冠龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期618-622,共5页
针对传统单个分类器在不平衡数据上分类效果有限的问题,基于对抗生成网络(GAN)和集成学习方法,提出一种新的针对二类不平衡数据集的分类方法——对抗生成网络-自适应增强-决策树(GAN-AdaBoost-DT)算法。首先,利用GAN训练得到生成模型,... 针对传统单个分类器在不平衡数据上分类效果有限的问题,基于对抗生成网络(GAN)和集成学习方法,提出一种新的针对二类不平衡数据集的分类方法——对抗生成网络-自适应增强-决策树(GAN-AdaBoost-DT)算法。首先,利用GAN训练得到生成模型,生成模型生成少数类样本,降低数据的不平衡性;其次,将生成的少数类样本代入自适应增强(AdaBoost)模型框架,更改权重,改进AdaBoost模型,提升以决策树(DT)为基分类器的AdaBoost模型的分类性能。使用受测者工作特征曲线下面积(AUC)作为分类评价指标,在信用卡诈骗数据集上的实验分析表明,该算法与合成少数类样本集成学习相比,准确率提高了4. 5%,受测者工作特征曲线下面积提高了6. 5%;对比改进的合成少数类样本集成学习,准确率提高了4. 9%,AUC值提高了5. 9%;对比随机欠采样集成学习,准确率提高了4. 5%,受测者工作特征曲线下面积提高了5. 4%。在UCI和KEEL的其他数据集上的实验结果表明,该算法在不平衡二分类问题上能提高总体的准确率,优化分类器性能。 展开更多
关键词 对抗生成网络 集成学习 不平衡分类 二分类 自适应增强 决策树 信用卡欺诈
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基于相关性的AdaBoost人脸检测算法 被引量:7
18
作者 张君昌 樊伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期158-160,163,共4页
为提高传统AdaBoost算法的集成性能,降低算法复杂度,提出2种基于分类器相关性的AdaBoost算法。在弱分类器的训练过程中,加入Q统计量进行判定。每个弱分类器的权重更新不仅与当前分类器有关,而且需要考虑到前面的若干分类器,以有效降低... 为提高传统AdaBoost算法的集成性能,降低算法复杂度,提出2种基于分类器相关性的AdaBoost算法。在弱分类器的训练过程中,加入Q统计量进行判定。每个弱分类器的权重更新不仅与当前分类器有关,而且需要考虑到前面的若干分类器,以有效降低弱分类器间的相似性,剔除相似特征。仿真结果表明,该算法具有更好的检测率,同时可降低误检率,改进分类器的整体性能。 展开更多
关键词 人脸检测 分类器相关性 自适应提升算法 Q统计量
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Boosting视角 被引量:2
19
作者 涂承胜 陆玉昌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第5期140-143,共4页
AdaBoost是Boosting家族中的最基础的代表算法。本文主要介绍了AdaBoost的泛化错误分析及其与结构风险最小化和VC维、支持向量机及margin理论的关系,并从游戏理论和统计学视点分别对AdaBoost进行了理解和解释,以期提供Boosting的一个较... AdaBoost是Boosting家族中的最基础的代表算法。本文主要介绍了AdaBoost的泛化错误分析及其与结构风险最小化和VC维、支持向量机及margin理论的关系,并从游戏理论和统计学视点分别对AdaBoost进行了理解和解释,以期提供Boosting的一个较为全面的视角。 展开更多
关键词 boosting adaboost 视角 结构风险最小化 支持向量机 错误分析 游戏理论 VC维 统计学 算法 视点
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代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类 被引量:13
20
作者 鲁淑霞 张振莲 翟俊海 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期339-346,共8页
针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向... 针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型作为基分类器,采用带有方差减小的随机梯度下降方法(Stochastic variance reduced gradient,SVRG)对优化模型进行求解。对比实验表明,本文提出的算法不但在几何均值(G-mean)和ROC曲线下的面积(Area under ROC curve,AUC)上明显优于其他算法,而且获得了较大的平均间隔,显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。 展开更多
关键词 非平衡数据 惩罚adaboost 自适应代价敏感函数 平均间隔 随机梯度下降
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