Adaboost算法分类器设计及其应用

Adaboost算法可以将分类效果一般的弱分类器提升为分类效果理想的强分类器,而且不需要预先知道弱分类器的错误率上限,这样就可以应用很多分类效果不稳定的算法来作为Adaboost算法的弱分类器。由于BP神经网络算法自身存在的局限性和对训练样本进行选择的主观性,其分类精度以及扩展性有待提高。将Adaboost算法与BP神经网络相结合,使用神经网络分类模型作为Adaboost算法的弱分类器。算法在matlab中实现。对2个UCI的分类实验数据集进行实验,结果表明Adaboost能有效改善BP神经网络的不足,提高分类正确率和泛化率。     

二进制粒神经网络及其在分类中的应用

为了提高分类器的正确识别率并降低特征选择的时间复杂度, 提出二进制粒神经网络框架.在该框架下,提出一种二进制粒神经网络分类算法.该算法通过二进制粒矩阵将特征空间进行最优约简,并利用基于BP的学习算法实现分类;将该算法在UCI数据集上进行测试,并与BP神经网络分类算法进行比较.仿真实验表明,二进制粒神经网络分类算法比BP神经网络分类算法分类正确率更高,泛化能力更强,是一种有效可行的分类算法.     

基于BP网络的字符识别系统设计

根据我国车辆牌照的特点,提出了基于BP神经网络识别算法。算法中将分类器分为汉字分类器,英文字母分类器,英文字母和数字混合分类器以及数字分类器四种,这种神经网络设计可以有效简化网络结构,提高识别精度和速度。由于标准BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,对BP算法进行了改进。通过仿真实验,该字符识别系统具有较高的识别率,同时也具备了神经网络本身容错能力强,即鲁棒性好的特点。     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题．在总结前人检测算法的基础上，设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法．Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法，可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器．该算法简单可靠、学习效率高，较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾．实验结果表明该方法有较好的检测效果．     

基于Adaboost-BP神经网络的图像情感分类方法研究

面对图像迅速增长的局面和用户检索图像的要求,依靠先进的技术提取图像蕴含的情感语义并对其分类正是当前各行业急需解决的问题.为此,以自然风景图像为例,提出了一种基于Adaboost-BP神经网络的图像情感语义分类方法,通过OCC情感模型描述图像的情感,使用Adaboost算法组合15个BP神经网络弱分类器的输出,构建强分类器,旨在提高图像情感语义分类的效率.使用百度图片频道上下载的600张自然风景图像进行训练和测试,实验通过与BP神经网络方法测试结果相比较,取得了良好的分类效果,可为更多类型的图像情感自动分类打好基础,具有一定的实用价值.     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题.在总结前人检测算法的基础上,设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法.Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法,可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器.该算法简单可靠、学习效率高,较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾.实验结果表明该方法有较好的检测效果.     

一种改进的BP-Adaboost算法及在雷达多目标分类上的应用

基于BP-Adaboost的目标分类算法用于雷达目标分类具有良好的效果.随着训练样本以及测试样本数增加,经典"一对多(One vs.Rest,OvR)"BP-Adaboost算法所需用时也随之增加.提出一种改进的多分类BP-Adaboost算法应用在雷达多目标分类上,在提高分类准确率的同时,有效地解决经典算法在多分类上时间开销过大的问题.该方法采用二进制方法重新表示样本数据类别,使用Adaboost算法将多个BP神经网络弱分类器集成起来学习,通过修改经典算法中的损失函数连续调整训练样本分布和弱分类器的权重,最终形成一个强分类器.对雷达高分辨率距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)数据集进行分类仿真结果表明,相比于单个BP神经网络基学习器,所提算法的分类准确率提高了5%~10%,相比于经典的"一对多"BP-Adaboost算法,该算法所需用时仅为传统算法的1/2~1/3.     

基于Dempster—shafer理论的多个神经网络分类器融合算法

用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数，避免采用BP算法存在易于陷入局部极值，使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态，由于每个分类器的特征输入不同，不能被一个分类器识别的模式，却可能被另一个分类器识别，为了提高模式识别的精度，可将一个模式识别问题由多个分类器来完成，将每一个分类器的输出结果作为一条证据，确定各分类器的基本概率指派函数，再用证据组合理论融合证据信息，可以提高分类的精度和避免某一个神经网络遭到破坏而使整个系统陷于瘫痪状态。     

基于遗传算法优化的神经网络电子邮件信息分类器的研究

结合反垃圾邮件技术的研究,分析了电子邮件数字信息预处理中的特征选择法和将机器学习技术应用于数字信息分类器的方法.针对邮件信息特征向量庞大的问题,提出了GA-CHI特征选择法作为信息预处理,将复杂的邮件数字信息转变成易于机器学习处理的形式.基于BP神经网络电子邮件数字信息分类器,采用遗传算法来优化神经网络邮件数字信息分类器,以进一步提高对中文电子邮件的分类效果.通过对系统的实验分析表明:该文采用的方法能有效地实现对电子邮件数字信息的分类.     

神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。