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连续型Adaboost算法研究
被引量:
2
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作者
严超
王元庆
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第9期209-211,248,共4页
现阶段的人工智能与模式识别工作中,连续型Adaboost算法以其良好的识别率和极快的识别速度得到了越来越多的应用。鉴于此,认真研究了连续型Adaboost算法的理论基础,细致分析了基于连续型Adaboost算法的分类器的训练流程,对算法中涉及到...
现阶段的人工智能与模式识别工作中,连续型Adaboost算法以其良好的识别率和极快的识别速度得到了越来越多的应用。鉴于此,认真研究了连续型Adaboost算法的理论基础,细致分析了基于连续型Adaboost算法的分类器的训练流程,对算法中涉及到的数学量之间的关系进行了探讨,对算法中涉及到的数学过程进行了定量推导,对训练过程中出现的问题的成因进行了定性分析,最后对如何提高连续型Adaboost算法的性能提出了若干建议。
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关键词
连续型Adaboost算法
PCA模型
归一化因子
检测率
过学习现象
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职称材料
题名
连续型Adaboost算法研究
被引量:
2
1
作者
严超
王元庆
机构
南京大学电子科学与工程系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第9期209-211,248,共4页
基金
国家自然科学基金重点项目(60832003)
上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室(P200902)资助
文摘
现阶段的人工智能与模式识别工作中,连续型Adaboost算法以其良好的识别率和极快的识别速度得到了越来越多的应用。鉴于此,认真研究了连续型Adaboost算法的理论基础,细致分析了基于连续型Adaboost算法的分类器的训练流程,对算法中涉及到的数学量之间的关系进行了探讨,对算法中涉及到的数学过程进行了定量推导,对训练过程中出现的问题的成因进行了定性分析,最后对如何提高连续型Adaboost算法的性能提出了若干建议。
关键词
连续型Adaboost算法
PCA模型
归一化因子
检测率
过学习现象
Keywords
Real Adaboost algorithm
PCA model
Normalization factor
Testing rate
Excessive learning
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
连续型Adaboost算法研究
严超
王元庆
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010
2
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