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基于Adaboost的选择性样本权重更新算法赵春晖 张洪才 陆朝霞


  收稿日期:2007-10-16;修回日期:2008-01-17

  基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(60634030);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060699032)

  作者简介:赵春晖(1973-),男,陕西西安人,博士研究生,主要研究方向为人工智能、信息融合、图像处理(zhaochunhui@nwpu.edu.cn); 张洪才(1938-),男,江苏人,教授,博导,主要研究方向为估计与控制、图像处理、信息融合; 陆朝霞(1981-),女,陕西人,硕士研究生,主要研究方向为视频图像处理、智能监控、目标跟踪.*

  (西北工业大学 自动化学院,西安 710072)

  摘 要:提出一种选择性样本权重更新算法,把FNR和FPR引入样本权重更新过程,将分类效果反馈给分类器,实现对分类器结构的有效控制,在样本权重更新时合理选择更新方法,使得分类器的FNR或FPR达到理想状态。实验表明,该算法能有效改善整个分类器的FNR和FPR。

  关键词:权重更新;Adaboost;分类器

  中图分类号:TP391.6

  文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2008)10-2943-03

  Method for selecting sample weight renew in Adaboost

  ZHAO Chun-hui, ZHANG Hong-cai, LU Chao-xia

  (College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an710072, China)

  Abstract:This paper proposed a new method for renewing sample weight in Adaboost. Took FNR and FPR into the step of sample weight renewing, which feedbacked the result of classifier into itself in order to control the classifier structure efficiently. This method could make the FNR and FPR of classifier to ideal status. Many experiments illuminate that new method can improve the performance of classifier.

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