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- 张梦娇叶庆卫
- 利用AdaBoost和弱分类器的心电信号分类方法
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- 虞致国王恬魏敬和顾晓峰
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- 何小海贺杰安叶龙吴晓红吴小强滕奇志王正勇
- 基于模糊弱分类器的AdaBoost算法被引量：6
- 2021年
- 本文引入模糊推理的思路,提出了一种新的模糊弱分类器,为增强AdaBoost强分类器的噪声抵抗能力提供有效手段。把每个特征分布分解成多个模糊规则的叠加,模糊规则对应的隶属度函数采用高斯函数。样本具体的特征值经过模糊化后得到的隶属度函数与模糊规则进行适配,设定适配度阈值来判定样本的类别。在训练流程中,通过枚举搜索寻找最佳的模糊规则构成最佳模糊弱分类器,按AdaBoost算法组合到强分类器中。经UCI数据库、MIT-CBCL人脸数据库等仿真试验测试表明,由模糊弱分类器构成的改进Adaboost强分类器具有更好的噪声抵抗能力,且弱分类器个数更少。
- 张梦娇叶庆卫陆志华
- 关键词：模糊推理ADABOOST分类器模糊规则
- 基于进化弱分类器的人脸信息识别方法、系统以及终端
- 本发明的基于进化弱分类器的人脸信息识别方法、系统以及终端，解决了现有技术中采用深度学习模型进行人脸识别在实际应用中的局限性，包括存储容量大、功耗多、计算延迟高以及对类别间数据的不平衡十分敏感等问题。本发明采用的基于进化弱...
- 杨文志杨金鑫曲晨赵宇飞梁龙飞
- 基于模糊型弱分类器的AdaBoost研究与应用
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- 张梦娇
- 关键词：ADABOOST算法双阈值遗传算法模糊推理
- 基于模糊型弱分类器的AdaBoost分类方法
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- 张梦娇叶庆卫
- 一种利用优化的AdaBoost加权方式和弱分类器对心电信号分类的方法
- 本发明公开了一种利用优化的AdaBoost加权方式和弱分类器对心电信号分类的方法，属于数据源分类技术领域。所述方法包括：对心电数据进行特征提取，获得心电信号训练样本数据集；根据心电信号样本的初始权重，抽样选取心电信号训练...
- 虞致国王恬魏敬和顾晓峰
- 基于拟合型弱分类器的AdaBoost研究与应用
- Adaboost算法是目前较流行的机器学习算法，其通过构建一系列弱分类器组合成强分类器的方式广泛应用于人脸检测等领域。对于目前AdaBoost算法存在的训练时间过长难以收敛，检测精度不佳，噪声敏感等问题，本文从特征分布拟...
- 宋鹏峰
- 关键词：人脸检测弱分类器ADABOOST算法
- 基于拟合型弱分类器的AdaBoost算法被引量：3
- 2019年
- 针对AdaBoost算法通过最小化训练错误率来选择弱分类器造成的精度不佳问题以及单阈值作为弱分类器训练过程较慢难以收敛问题,提出了一种基于拟合型弱分类器的Ada Boost算法。首先针对每个特征,在特征值与标记值之间建立映射关系,引入最小二乘法求解拟合多项式函数,并转换成离散分类值,从而获得弱分类器。其次从获得的众多弱分类器中,选择分类误差最小的弱分类器作为本轮迭代的最佳弱分类器,构成新的Ada Boost强分类器。与传统训练算法相比,极大地减少了待选弱分类器的个数。选取UCI数据集和MIT人脸图像数据库进行实验验证,相较于传统Discrete-AdaBoost算法,改进算法的训练速度提升了一个数量级,人脸检测率可达96.59%。
- 宋鹏峰叶庆卫陆志华周宇
- 关键词：ADABOOST最小二乘法弱分类器
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- 叶庆卫
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- 常发亮
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- 田小林
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