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快速多分类器集成算法研究
被引量：
3
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作者
张伟松
高智英
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第2期178-180,共3页
研究快速多分类器集成算法。对多分类器集成需选定一定数量的弱分类器,再为每个弱分类器分配一定权重。在选择弱分类器时,通过计算每个弱分类器在全部训练样本集上的分类错误率,对其进行排序,挑选出分类效果最好的若干弱分类器。在多分...
研究快速多分类器集成算法。对多分类器集成需选定一定数量的弱分类器,再为每个弱分类器分配一定权重。在选择弱分类器时,通过计算每个弱分类器在全部训练样本集上的分类错误率,对其进行排序,挑选出分类效果最好的若干弱分类器。在多分类器权重分配策略上,提出2种权重分配方法:Biased AdaBoost算法与基于差分演化的多分类器集成算法。在人脸数据库上的实验结果表明,与经典AdaBoost算法相比,该算法能有效降低训练时间,提高识别准确率。
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关键词
快速多分类器集成
差分演化
ADABOOST算法
人脸识别
训练时间
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职称材料
题名
快速多分类器集成算法研究
被引量：
3
1
作者
张伟松
高智英
机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第2期178-180,共3页
基金
国家自然科学基金-广东省联合基金资助重点项目(U0835002)
文摘
研究快速多分类器集成算法。对多分类器集成需选定一定数量的弱分类器,再为每个弱分类器分配一定权重。在选择弱分类器时,通过计算每个弱分类器在全部训练样本集上的分类错误率,对其进行排序,挑选出分类效果最好的若干弱分类器。在多分类器权重分配策略上,提出2种权重分配方法:Biased AdaBoost算法与基于差分演化的多分类器集成算法。在人脸数据库上的实验结果表明,与经典AdaBoost算法相比,该算法能有效降低训练时间,提高识别准确率。
关键词
快速多分类器集成
差分演化
ADABOOST算法
人脸识别
训练时间
Keywords
fast Multi-classifier Ensemble（MCE）
Differential Evolution（DE）
AdaBoost algorithm
face recognition
training time
分类号
TP08 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
快速多分类器集成算法研究
张伟松
高智英
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
3
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