【摘 要】
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针对传统的Adaboost训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布过适应的问题,提出一种改进的Adaboost训练算法.改进算法通过调整加权误差分布限制目标类权重
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:60873147);国家高技术研究发展计划863项目基金(批准号:2008AA10Z224);吉林省科技发展计划项目(批准号:20060527)
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针对传统的Adaboost训练算法在训练过程中可能出现训练退化和训练目标类权重分布过适应的问题,提出一种改进的Adaboost训练算法.改进算法通过调整加权误差分布限制目标类权重的扩张,并且最终分类器输出形式以概率值输出代替传统的离散值输出,提高了训练结果的检测率.实验结果表明,改进的Adaboost算法在Inria数据集上取得了较好效果.
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