基于固定增量单样本感知器的AdaBoost算法

• 作者: 刘建伟 李双成 申芳林 罗雄麟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 感知器 固定增量 AdaBoostFISP算法
• 年，卷（期）: 2010,（15）
• 页码范围: 188-190
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.15.066

摘要

针对传统AdaBoost算法在分类过程中时间复杂度和算法学习复杂度较高的问题,提出一种改进的算法AdaBoostFISP.以固定增量单样本感知器为弱分类器,在感知器的权值更新上采用固定增量代替变量增量,从而减少运算时间、降低学习复杂度.实验结果证明了该算法在预测准确性、学习复杂度和时间复杂度等方面的优势.