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多特征Adaboost算法在多波束点云滤波中的应用
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作者 孟凡修 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期19-23,共5页
为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器... 为了解决传统决策树算法在多波束点云滤波中存在的过拟合和适用地形单一的问题,提出一种多特征改进型Adaboost算法。该算法首先利用点云之间的剖面特征和表面特征构建特征变量集合。再对特征集合进行定权,训练弱分类器,将多个弱分类器合并为强分类器,并利用阶段函数确定关键参数阈值。Adaboost算法输出结果的二值性与滤波结果(水深点与非水深点)的属性契合。为验证该算法的自动化程度与分类效率,引入ID3滤波算法在多种地形进行验证分析,实验结果表明,Adaboost算法在多种地形区域存在较好的滤波效果。 展开更多
关键词 多波束点云滤波 adaboost算法 增强决策树 弱分类器 分类阈值 更新权重
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基于地理探测器和AdaBoost算法的侏罗系煤层顶板富水性评价
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作者 刘杰 施龙青 +2 位作者 高红星 马明 韩进 《煤炭工程》 北大核心 2025年第7期156-164,共9页
为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结... 为探究影响侏罗系煤层顶板富水性的关键因素并对其富水性状况做出合理评价,以邵寨煤矿为研究对象,采用地理探测器分析岩性、构造因素及其相互作用与富水性的关联,筛选出主要影响因素,再结合AdaBoost算法对研究区富水性水平进行评价。结果表明:砂泥互层数(0.62)、砂岩等效厚度(0.45)、砂岩厚度(0.42)、砂泥比(0.31)及岩性影响指数(0.09)是研究区富水性评价的关键因素。其中砂泥互层数是侏罗系煤层顶板富水性评价的最重要因素,而构造因素对富水性的影响较弱。研究区富水性空间分布特征为:高富水性区域主要位于东北部,中等富水性区域分布在中西部及中东部小部分区域,大部分区域富水性偏低。 展开更多
关键词 富水性评价 地理探测器 adaboost算法 侏罗系煤层 水害防治
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基于Adaboost算法的海上风速预测研究
3
作者 张润锋 王晓菲 +1 位作者 薛冬阳 吴以宁 《中国航海》 北大核心 2025年第1期18-25,共8页
复杂气象海况条件直接影响船舶的航海安全,海上风速作为气象海况中的主要因素,其预测的精准性对航行安全以及航迹规划等具有重要意义。为有效提高海上风速预测的精准度,克服单一预测模型的局限性,对连云港站点海上风场数据进行实例研究... 复杂气象海况条件直接影响船舶的航海安全,海上风速作为气象海况中的主要因素,其预测的精准性对航行安全以及航迹规划等具有重要意义。为有效提高海上风速预测的精准度,克服单一预测模型的局限性,对连云港站点海上风场数据进行实例研究,采用Adaboost集成算法融合多模型优势构建海上风速组合预测模型。分别采用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)-BPNN、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)等4种时间序列预测模型进行风速预测。考虑单一模型预测效果,应用Adaboost算法对GA-BPNN模型和WOA-SVR模型进行集成,进而构建海上风速组合预测模型,并与Bagging算法集成精度进行比较。分析结果表明:Adaboost集成算法的组合预测模型均方根误差相较单一模型均方根误差降低了约13%,平均绝对误差降低了约16%,试验结果有效地验证了组合预测模型在海上风速数据预测方面的优越性,对提高航海安全性与航迹优化设计具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 航海安全 风速预测 集成算法 组合预测
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基于Adaboost算法的沉积微相自动识别--以陇东气田Q区山西组为例 被引量:6
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作者 黄千玲 赵军龙 +1 位作者 白倩 许鉴源 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期658-666,共9页
在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉... 在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉积微相和测井数据之间建立精确的对应关系。为了充分利用测井资料,提高沉积微相划分的效率,提出一种基于Adaboost算法的沉积微相自动识别方法,为后期气田开发沉积背景及单砂体刻画提供更准确的依据。在研究中,对测井曲线进行优选,并进行预处理,运用数学统计法提取了6个特征参数作为训练的输入集,把沉积微相的类型作为训练的输出结果标签,从已解释的沉积微相数据中选取共1210组作为训练样本,其中组建的训练样本共约968组,组建测试样本242组。研究结果显示,应用该方法的训练效果和测试结果的准确性分别达到96.45%,90.4%,可以验证该方法在陇东气田Q区应用效果较好。 展开更多
关键词 沉积微相 adaboost算法 测井 自动识别 陇东气田
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基于二叉树和Adaboost算法的纸币号码识别 被引量:13
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作者 潘虎 陈斌 李全文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期396-398,共3页
运用一种快速弱分类器训练算法和高速缓存策略来加速Adaboost算法的训练。集成学习算法Adaboost能够精确构建二分类器,运用二叉树型结构快速灵活地将纸币号码识别转化为一系列的Adaboost二分类问题。实验结果证明,快速Adaboost训练算法... 运用一种快速弱分类器训练算法和高速缓存策略来加速Adaboost算法的训练。集成学习算法Adaboost能够精确构建二分类器,运用二叉树型结构快速灵活地将纸币号码识别转化为一系列的Adaboost二分类问题。实验结果证明,快速Adaboost训练算法能加快训练速度,基于二叉树和Adaboost的纸币号码识别系统具有较好的识别率和处理速度,已经应用在点钞机、清分机和ATM中。 展开更多
关键词 adaboost算法 快速adaboost算法 二叉树 号码识别
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基于BP-Adaboost算法的输电塔-线结构整体可靠性分析 被引量:5
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作者 陈科技 彭思思 +3 位作者 王秀龙 王涛 李茂华 李正良 《广东电力》 北大核心 2024年第5期112-120,共9页
针对传统结构可靠性分析方法的应用局限性和计算成本较大等不足,引入BP-Adaboost集成学习算法,提出一种准确高效、简单易行的输电塔线结构整体可靠性分析方法。首先,建立输电塔线结构有限元分析模型,分析结构的失效准则并推导相应的极... 针对传统结构可靠性分析方法的应用局限性和计算成本较大等不足,引入BP-Adaboost集成学习算法,提出一种准确高效、简单易行的输电塔线结构整体可靠性分析方法。首先,建立输电塔线结构有限元分析模型,分析结构的失效准则并推导相应的极限状态功能函数;然后,将BP-Adaboost集成学习算法与蒙特卡洛模拟方法相结合,建立高精度预测模型来替代分析过程复杂的有限元模型,提出基于BP-Adaboost模型的输电塔线结构整体可靠性分析方法;最后,通过数值算例对所提方法进行应用与验证,证明所提方法具有更高的精度和效率,并进一步将其应用于实际输电塔线结构工程,分析多失效模式下输电塔线结构的整体可靠性。 展开更多
关键词 输电塔线结构 整体可靠性 失效准则 BP-adaboost 机器学习
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基于改进的AdaBoost算法的信用评分模型 被引量:8
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作者 杨海江 魏秋萍 张景肖 《统计与信息论坛》 CSSCI 2011年第2期27-31,共5页
将AdaBoost组合算法应用于信用评分模型中的分类问题,并针对该算法在解决不平衡分类问题上的一些不足,对算法进行了改进。应用此改进的AdaBoost算法,创建了新的信用评分模型,并进行了实证分析。实证结果表明,基于改进的AdaBoost算法的... 将AdaBoost组合算法应用于信用评分模型中的分类问题,并针对该算法在解决不平衡分类问题上的一些不足,对算法进行了改进。应用此改进的AdaBoost算法,创建了新的信用评分模型,并进行了实证分析。实证结果表明,基于改进的AdaBoost算法的信用评分模型可以有效降低由于模型错判而导致的损失。 展开更多
关键词 消费信贷 信用评分 adaboost算法 改进的adaboost算法
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基于Adaboost算法的输电线路舞动预警方法 被引量:10
8
作者 李哲 王建 +2 位作者 梁允 熊小伏 翁世杰 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期32-38,97,共8页
输电线路舞动是目前尚未被全面准确认识的世界性难题,已严重威胁输电系统的安全稳定运行。文章分析影响舞动的外界气象环境因素,并在此基础上提出一种基于Adaboost集成学习算法的输电线舞动预警方法。采用基于Gini指标的决策桩作为弱分... 输电线路舞动是目前尚未被全面准确认识的世界性难题,已严重威胁输电系统的安全稳定运行。文章分析影响舞动的外界气象环境因素,并在此基础上提出一种基于Adaboost集成学习算法的输电线舞动预警方法。采用基于Gini指标的决策桩作为弱分类器,通过对多个弱分类器的训练及加权求和,输出舞动预测结果及其置信度,可为电网运维人员提供决策支撑。最后,使用历史数据进行验证性实验,结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 输电线 舞动 预警 adaboost算法 决策桩
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基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法及其应用 被引量:14
9
作者 刘冲 张均东 +2 位作者 曾鸿 任光 纪玉龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期764-769,共6页
AdaBoost算法能够集成比随机猜测略好的弱分类器,输出较高分类精度的强分类器。为了进一步提高AdaBoost算法的分类精度,建立了一种基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法,实现无穷维AdaBoost算法的关键是建立一个新的支持向量机核函数,使... AdaBoost算法能够集成比随机猜测略好的弱分类器,输出较高分类精度的强分类器。为了进一步提高AdaBoost算法的分类精度,建立了一种基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法,实现无穷维AdaBoost算法的关键是建立一个新的支持向量机核函数,使此核函数集成无穷多个AdaBoost算法弱分类器。将无穷维AdaBoost算法用于模拟电路故障诊断,故障诊断结果表明:无穷维AdaBoost算法分类精度优于有限维AdaBoost算法,提高了AdaBoost算法的分类精度。 展开更多
关键词 adaboost算法 支持向量机 核函数 超平面 分类精度
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基于Adaboost算法的车内噪声声品质预测 被引量:13
10
作者 黄海波 李人宪 +2 位作者 黄晓蓉 杨明亮 丁渭平 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期1120-1125,共6页
对匀速工况下车内噪声信号分别进行主观评价与客观参量计算,并对主、客观评价结果进行了相关分析。在此基础上,基于Adaboost算法并结合BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)建立了声品质预测模型,并将其预测结果与经过遗传算法... 对匀速工况下车内噪声信号分别进行主观评价与客观参量计算,并对主、客观评价结果进行了相关分析。在此基础上,基于Adaboost算法并结合BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)建立了声品质预测模型,并将其预测结果与经过遗传算法(GA)参数优化后的GA-BP,GA-ELM和GA-SVM预测模型进行了对比。结果表明:基于Adaboost算法的车内噪声声品质预测模型效果最优,提升了声品质预测的准确度。 展开更多
关键词 车内噪声 声品质 adaboost算法 BP神经网络 极限学习机 支持向量机
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基于Adaboost算法的行人检测方法 被引量:16
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作者 郭烈 王荣本 +1 位作者 张明恒 金立生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期202-204,共3页
鉴于Adaboost算法简单可靠、学习精度高的特点,提出一种基于Adaboost算法的行人实时检测方法。选取了扩展的类Haar特征,采用Adaboost算法训练得到了一个识别准确率理想的行人分类器,通过VC编程将级联分类器应用到实际的行人检测系统中... 鉴于Adaboost算法简单可靠、学习精度高的特点,提出一种基于Adaboost算法的行人实时检测方法。选取了扩展的类Haar特征,采用Adaboost算法训练得到了一个识别准确率理想的行人分类器,通过VC编程将级联分类器应用到实际的行人检测系统中。试验结果表明,该方法可以快速、准确地实现行人的在线检测,具有较好的实时性。 展开更多
关键词 行人检测 安全辅助驾驶 adaboost算法 类HAAR特征
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基于条件互信息特征选择法和Adaboost算法的电能质量复合扰动分类 被引量:20
12
作者 李长松 刘凯 +1 位作者 肖先勇 金耘岭 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期579-585,共7页
为准备识别复杂电能质量扰动类型,提出一种基于条件互信息平均最优化(avg-CMIM)特征选择法与Adaboost动态集成分类器的电能质量复合扰动分类策略。首先基于条件互信息,提出准确衡量特征与扰动类别相关性、特征集内部目标导向冗余性的评... 为准备识别复杂电能质量扰动类型,提出一种基于条件互信息平均最优化(avg-CMIM)特征选择法与Adaboost动态集成分类器的电能质量复合扰动分类策略。首先基于条件互信息,提出准确衡量特征与扰动类别相关性、特征集内部目标导向冗余性的评价准则,得到不同扰动标签相匹配的最优分类特征集。再利用Adaboost分类器进行动态增强学习,对未知样本进行标签识别,通过组合标签结果确定复合扰动的组成成分,实现电能质量复合扰动的识别。仿真结果表明,在不同程度噪音下,该方法能够高效准确地识别电压暂升、电压暂降、电压短时中断、谐波、脉冲暂态和振荡暂态等单一扰动和其组合成的复合扰动,并通过实测数据验证了方法的正确性和可行性。 展开更多
关键词 电能质量 复合扰动分类 特征选择 条件互信息 adaboost算法
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基于渐近式权值小波降噪和Adaboost算法的液压泵故障诊断 被引量:8
13
作者 李胜 张培林 +1 位作者 吴定海 徐超 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1067-1070,1075,共5页
为了解决液压泵早期故障诊断难的问题,提出了一种基于渐近式权值小波降噪和Adaboost算法的液压泵故障诊断方法。针对早期故障特征难以有效提取的问题,根据最优化理论,通过对传统小波分析方法得到的信号进行渐近式权值的选择,得到了信噪... 为了解决液压泵早期故障诊断难的问题,提出了一种基于渐近式权值小波降噪和Adaboost算法的液压泵故障诊断方法。针对早期故障特征难以有效提取的问题,根据最优化理论,通过对传统小波分析方法得到的信号进行渐近式权值的选择,得到了信噪比较好的降噪信号,并从中选取了最优特征集。同时,针对神经网络过学习和欠学习的现象,采用Adaboost算法对最优特征进行训练,实现了对不同故障类型的识别。实验结果表明,渐近式权值小波降噪能有效地去除噪声,提高信噪比,较为有效地提取最优故障特征;与BP神经网络相比,Adaboost算法具有更高的故障识别精度。 展开更多
关键词 小波降噪 权值 adaboost算法 故障诊断
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基于人脸特征和AdaBoost算法的多姿态人脸检测 被引量:23
14
作者 阮锦新 尹俊勋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期967-970,共4页
基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利... 基于人脸特征和AdaBoost算法,提出一种改进的多姿态人脸检测算法。首先利用肤色特征快速排除绝大部分背景区域,然后在肤色区域中搜索眼睛和嘴巴区域,根据眼睛和嘴巴区域的几何特征所确定的人脸方向分割出大致正向的人脸候选区域,最后利用AdaBoost算法对候选区域进行分类。实验表明,算法能实现多姿态人脸的快速检测,而且对脸部表情和遮挡有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸检测 多姿态 肤色区域 人脸特征 adaboost算法 Harr-like特征
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多标签AdaBoost算法的改进算法 被引量:6
15
作者 付忠良 张丹普 王莉莉 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期103-109,共7页
针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路。基于改进思路构造出了改进的多标签AdaBoost算法。一种思路是修改算法的样本分布调整策略,破坏现有AdaBoost算法中样本分布的均匀性,以确... 针对多标签AdaBoost系列算法,以尽量减小算法的学习错误率为目的,提出了对其进行改进的2种思路。基于改进思路构造出了改进的多标签AdaBoost算法。一种思路是修改算法的样本分布调整策略,破坏现有AdaBoost算法中样本分布的均匀性,以确保增加每一个弱分类器都能降低学习错误的上界估计,从而实现对多标签AdaBoost算法的改进;另一种思路是训练弱分类器时兼顾后续待学习的弱分类器对学习错误的影响,克服现有算法在训练弱分类器时只考虑当前弱分类器对学习错误的影响,而完全忽略后续待学习的弱分类器对学习错误的影响这一现象,从而改进多标签AdaBoost算法。理论上,对于改进多标签AdaBoost算法,增加每一个弱分类器都能进一步降低学习错误。理论分析和实验结果均表明了提出的改进算法有改进效果。 展开更多
关键词 集成学习 多标签分类 REAL adaboost算法 多分类问题 分类器组合
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采用Adaboost算法进行面部表情识别 被引量:6
16
作者 杨国亮 王志良 任金霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第4期946-948,共3页
Adaboost是一种有效的分类器组合方法,它能够提高弱分类器的分类性能。利用 Adaboost方法对面部表情进行识别,探讨了Adaboost与主成分分析法的几种结合方案。仿真结果表 明这几种方案可行,且识别效果较好。
关键词 情感计算 人工心理 面部表情识别 adaboost算法 主成分分析
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基于Adaboost算法和BP神经网络的税收预测 被引量:15
17
作者 李翔 朱全银 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第12期3558-3560,3568,共4页
针对传统税收预测模型精度较低的问题,提出一种将Adaboost算法和BP神经网络相结合进行税收预测的方法。该方法首先对历年税收数据进行预处理并初始化测试数据分布权值;然后初始化BP神经网络权值和阈值,并将BP神经网络作为弱预测器对税... 针对传统税收预测模型精度较低的问题,提出一种将Adaboost算法和BP神经网络相结合进行税收预测的方法。该方法首先对历年税收数据进行预处理并初始化测试数据分布权值;然后初始化BP神经网络权值和阈值,并将BP神经网络作为弱预测器对税收数据进行反复训练和调整权值;最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器并进行预测。通过对我国1990—2010年税收数据进行仿真实验,结果表明该方法相比传统BP网络预测,平均误差相对值从0.50%减少到0.18%,有效地降低了单个BP陷入局部极小的影响,提高了网络预测精度。 展开更多
关键词 神经网络 adaboost算法 强预测器 迭代算法 税收预测
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一种基于Adaboost算法的人脸检测 被引量:13
18
作者 刘欢喜 刘允才 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1119-1123,共5页
针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一... 针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能. 展开更多
关键词 adaboost算法 人脸检测 特征约简 样本扩张 多分辨率搜索
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基于AdaBoost算法与神经网络的快速虹膜检测与定位算法 被引量:3
19
作者 张禹 马驷良 +1 位作者 张忠波 韩笑 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期233-236,共4页
针对目前已有的虹膜检测与定位算法的局限性,设计了一组具有局部互联结构的神经网络,结合AdaBoost算法用于虹膜的检测与定位.算法主要有以下特征:根据虹膜图像的特点设计了一组具有不同感受野和不同复杂程度的局部互联神经网络虹膜分类... 针对目前已有的虹膜检测与定位算法的局限性,设计了一组具有局部互联结构的神经网络,结合AdaBoost算法用于虹膜的检测与定位.算法主要有以下特征:根据虹膜图像的特点设计了一组具有不同感受野和不同复杂程度的局部互联神经网络虹膜分类器;应用AdaBoost算法整合神经网络分类器,产生一个具有很强虹膜检测能力的总分类器;采用级联结构提高系统的检测速度.实验结果表明,该方法具有极高的检测精度与速度,有效地解决了包含大量脸部区域的虹膜检测与定位问题,以及以往方法很难解决的白内障患者的虹膜检测和定位问题. 展开更多
关键词 虹膜识别 生物认证 虹膜检测 虹膜定位 神经网络 adaboost算法
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Adaboost算法改进BP神经网络预测研究 被引量:29
20
作者 李翔 朱全银 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第8期96-102,共7页
针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、预测精度低的问题,提出使用Adaboost算法和BP神经网络相结合的方法,提高网络预测精度和泛化能力。该方法首先对样本数据进行预处理并初始化测试数据分布权值;然后通过选取不同的隐含层节点数、节... 针对传统BP神经网络容易陷入局部极小、预测精度低的问题,提出使用Adaboost算法和BP神经网络相结合的方法,提高网络预测精度和泛化能力。该方法首先对样本数据进行预处理并初始化测试数据分布权值;然后通过选取不同的隐含层节点数、节点传递函数、训练函数、网络学习函数构造出不同类型的BP弱预测器并对样本数据进行反复训练;最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器。对UCI数据库中数据集进行仿真实验,结果表明本方法比传统BP网络预测平均误差绝对值减少近50%,提高了网络预测精度,为神经网络预测提供借鉴。 展开更多
关键词 神经网络 强预测器 迭代算法 adaboost算法
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