【摘 要】
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常规的分类与回归树算法(classification and regression tree,CART)只能通过重新训练来增加对新类别的认知,导致样本类别数量较多时训练成本大幅增加。针对这一问题,提出一
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金,西安电子科技大学研究生创新基金资助课题
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常规的分类与回归树算法(classification and regression tree,CART)只能通过重新训练来增加对新类别的认知,导致样本类别数量较多时训练成本大幅增加。针对这一问题,提出一种轻量化的增量式集成学习算法:当新的类别进入到训练集中,只需在原有集成学习算法中添加具有开集识别能力的CART基分类器,就可以实现对新类别样本的分类,而不需要重新训练,从而降低计算复杂度,简化学习过程。以辐射源分类为背景的仿真实验表明,该算法在信噪比大于等于-4 dB的环境中,可以保持90%以上的分类准确率
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