【摘 要】
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针对AdaBoost框架下加权极限学习机没有考虑到离群点对分类面的影响,提出基于AdaBoost的权值极限学习机的改进算法。利用隐层空间样本间欧式距离设置学习机初始权值,根据信息
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,宁夏大学信息工程学院
【基金项目】
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贵州省科技计划基金项目(黔科合GZ字[2015]3020);国家自然科学基金项目(61751215);宁夏回族自治区重点研发计划(重点)基金项目(2018BBF02006)
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针对AdaBoost框架下加权极限学习机没有考虑到离群点对分类面的影响,提出基于AdaBoost的权值极限学习机的改进算法。利用隐层空间样本间欧式距离设置学习机初始权值,根据信息熵相似性原理更新AdaBoost框架内弱分类器权值。在INRIA和Caltech-USA两个不平衡行人数据库上的分析实验结果表明,该算法具有原算法处理不平衡样本分类的能力,同时误检率得到显著降低。
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