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非平衡样本分类的集成迁移学习算法
被引量：
28
1
作者
于重重
田蕊
+1 位作者
谭励
涂序彦
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第7期1358-1363,共6页
针对冗余数据量大且正负样本不平衡的辅助训练数据,提出了一种改进集成迁移学习算法,利用这些辅助训练数据迁移帮助目标数据进行分类.新的样本初始权重分配及调整策略,突出了对负样本的识别能力.通过动态调整辅助训练集,根据设定好的权...
针对冗余数据量大且正负样本不平衡的辅助训练数据,提出了一种改进集成迁移学习算法,利用这些辅助训练数据迁移帮助目标数据进行分类.新的样本初始权重分配及调整策略,突出了对负样本的识别能力.通过动态调整辅助训练集,根据设定好的权重阈值下限适时地淘汰冗余数据,降低了冗余数据对分类器性能的影响,提升了迁移学习对非平衡样本的学习能力.本文利用桥梁实际监测数据进行的实验表明了该算法较TrAdaboost算法的有效性.
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关键词
迁移学习
分类器集成
冗余数据淘汰
权重分配
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职称材料
题名
非平衡样本分类的集成迁移学习算法
被引量：
28
1
作者
于重重
田蕊
谭励
涂序彦
机构
北京
工商
大学
计算机
与
信息
工程
学院
北京科技大学信息计算机与通信工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第7期1358-1363,共6页
基金
北京市教委科技创新平台(No.201151)
北京市组织部优秀人才资助项目(No.2010D005003000008)
文摘
针对冗余数据量大且正负样本不平衡的辅助训练数据,提出了一种改进集成迁移学习算法,利用这些辅助训练数据迁移帮助目标数据进行分类.新的样本初始权重分配及调整策略,突出了对负样本的识别能力.通过动态调整辅助训练集,根据设定好的权重阈值下限适时地淘汰冗余数据,降低了冗余数据对分类器性能的影响,提升了迁移学习对非平衡样本的学习能力.本文利用桥梁实际监测数据进行的实验表明了该算法较TrAdaboost算法的有效性.
关键词
迁移学习
分类器集成
冗余数据淘汰
权重分配
Keywords
transfer learning
classifier integration
redundant data elimination
weight distribution
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非平衡样本分类的集成迁移学习算法
于重重
田蕊
谭励
涂序彦
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
28
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