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Boosting算法中基分类器权重的动态赋值 被引量:9
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作者 付彬 王志海 王中锋 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第3期85-88,共4页
Boosting是一种有效的分类器组合方法,其通过加权投票来组合多个基分类器进行分类。在对基分类器进行权重赋值时,该算法采用了以基分类器在当前训练集上的错误率的某种变形来对基分类器进行权重赋值,这是一种静态的赋值方法。介绍一种... Boosting是一种有效的分类器组合方法,其通过加权投票来组合多个基分类器进行分类。在对基分类器进行权重赋值时,该算法采用了以基分类器在当前训练集上的错误率的某种变形来对基分类器进行权重赋值,这是一种静态的赋值方法。介绍一种动态地对基分类器进行赋权重的方法,这种方法利用当前测试实例属于某个被错误分类数据子集的程度,并按照程度的大小给相应的基分类器赋适当的权重。跟静态赋权重相比,这种方法考虑了测试实例属性取值的不同,进而能动态地调整基分类器的权重,从而达到进一步优化分类性能的目的。实验表明,动态权重赋值的方法在大多数情况下跟静态赋值相比具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 组合分类器 BOOSTING方法 动态权重赋值
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基于光纤传感技术的物联网感知数据监测方法 被引量:7
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作者 陆霞 张国华 《激光杂志》 北大核心 2020年第9期72-76,共5页
针对众多监测方法中存在的数据信息重复率高、监测精度较低的问题,很难获得准确的物联网数据监测结果。为此,提出一种基于光纤传感技术的物联网感知数据监测方法。通过光纤传感技术对光波相位信息合理解调,获得环境参数的具体变化;为了... 针对众多监测方法中存在的数据信息重复率高、监测精度较低的问题,很难获得准确的物联网数据监测结果。为此,提出一种基于光纤传感技术的物联网感知数据监测方法。通过光纤传感技术对光波相位信息合理解调,获得环境参数的具体变化;为了降低数据之间信息的冗余度,对海量数据实施降维;运用支持向量机方法对数据实施分类并识别;根据标签约束条件,从而获取到物联网中的数据特征;采用构建出数据模糊矩阵来判断数据的一致性,根据调整算法实施调节,获取到数据的动态权重,从而完成感知数据监测。仿真实验结果表明:所提方法减少其他因素对数据感知带来的影响,提高了物联网数据的监测精度,其稳定性高、监测速度快,具有优质的鲁棒性。 展开更多
关键词 光纤传感技术 数据监测 动态权重赋值 约束条件 模糊判断矩阵
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