快速多分类器集成算法研究

• 作者: 张伟松 高智英
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 快速多分类器集成 差分演化 AdaBoost算法 人脸识别 训练时间
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 178-180
• 分类号: TP18
• 字数: 3342字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.02.058

摘要

研究快速多分类器集成算法.对多分类器集成需选定一定数量的弱分类器,再为每个弱分类器分配一定权重.在选择弱分类器时,通过计算每个弱分类器在全部训练样本集上的分类错误率,对其进行排序,挑选出分类效果最好的若干弱分类器.在多分类器权重分配策略上,提出2种权重分配方法:Biased AdaBoost算法与基于差分演化的多分类器集成算法.在人脸数据库上的实验结果表明,与经典AdaBoost算法相比,该算法能有效降低训练时间,提高识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高智英	中国科学技术大学电子科学与技术系	2	22	2.0	2.0
2	张伟松	中国科学技术大学电子科学与技术系	1	12	1.0	1.0