【摘 要】
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针对AdaBoost算法在训练过程中对噪声数据敏感,影响其分类性能的问题进行研究,提出了一种基于模糊综合评价弱分类器的改进AdaBoost算法。把模糊综合评价模型构建成一类弱分类器,然后组合成Adaboost强分类器。首先将特征值分布曲线分割成为多个高斯单峰函数,每个高斯单峰函数对应一个模糊隶属度函数,离散化后构建单因素矩阵集合;其次依据单因素矩阵来构建模糊综合评价模型,从而形成模糊综合评价弱分类器;最后通过改变评价指标权重向量进行搜索寻优,选择总误差最小的权重向量和单因素矩阵集构成的模糊评价弱分类器,得
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51675286、No.61071198),中国高等教育学会2020年“高等教育信息化研究”专项课题资助(2020XXHYB08)。
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针对AdaBoost算法在训练过程中对噪声数据敏感,影响其分类性能的问题进行研究,提出了一种基于模糊综合评价弱分类器的改进AdaBoost算法。把模糊综合评价模型构建成一类弱分类器,然后组合成Adaboost强分类器。首先将特征值分布曲线分割成为多个高斯单峰函数,每个高斯单峰函数对应一个模糊隶属度函数,离散化后构建单因素矩阵集合;其次依据单因素矩阵来构建模糊综合评价模型,从而形成模糊综合评价弱分类器;最后通过改变评价指标权重向量进行搜索寻优,选择总误差最小的权重向量和单因素矩阵集构成的模糊评价弱分类器,得
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