【摘 要】
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研究了多类别样本数据集的分类，针对传统的“一对一”或“一对多”BP．Ada．Boost算法，训练时间开销随着训练样本数以及训练样本种类的增加急剧增加，使其实际应用十分受限，尤其不适用
【机 构】
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国家计算机网络应急技术处理协调中心,中国科学院信息工程研究所,北京航空航天大学软件学院
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研究了多类别样本数据集的分类，针对传统的“一对一”或“一对多”BP．Ada．Boost算法，训练时间开销随着训练样本数以及训练样本种类的增加急剧增加，使其实际应用十分受限，尤其不适用于大规模数据分类的问题，提出了将多分类BP神经网络与使用多类分类指数损失函数的逐步叠加建模（SAMME）算法相结合以构造AdaBoost强发类的Multi．BPAdaBoost算法，实现模型信息的有效利用与融合增强。对传统“一对多”BP．AdaBoost算法和Multi．BPAdaBoost算法进行了对比试验，结果表明，在相同
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