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通过比较传统的Adaboost算法中样本权重的更新算法,提出了一种新的将类内归一化与全局归一化过程相结合的样本权重更新算法.并对两种算法进行了仿真实验,结果表明,该算法使用较少的弱分类器便可保证强分类器在保持较高检测率的同时,将误检率降低到可接受的范围内.
一种新的Adaboost样本权重更新算法
【摘 要】
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通过比较传统的Adaboost算法中样本权重的更新算法,提出了一种新的将类内归一化与全局归一化过程相结合的样本权重更新算法.并对两种算法进行了仿真实验,结果表明,该算法使用较少的弱分类器便可保证强分类器在保持较高检测率的同时,将误检率降低到可接受的范围内.
【机 构】
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电子科技大学中山学院自动化系,西安华为技术有限公司
【出 处】
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重庆工学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年06期
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目（07010717）,电子科技大学中山学院青年基金资助项目（407YJ04）
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