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。     

一种基于多分类器融合的人数统计算法

基于多分类器融合,首先提取行人的运动前景,计算校正透视效应之后的前景面积,提取图像的有效Harris角点和SURF点信息,并由此得到反映行人遮挡程度的遮挡系数,从而构造特征向量,输入BP)神经网络建立回归模型;然后提取行人的HOG特征,采用Adaboost级联分类器训练出相应的行人检测器,检测每帧视频的行人并统计数量;最后基于前两个分类器,用stacking的策略构造了组合分类器,并实现分类器融合时权值的自适应调整.通过与现有算法进行对比,算法的效果优于其他算法,对复杂场景适应性强且满足实时性要求.     

基于改进Adaboost算法的人脸检测研究

分析Adaboost弱分类器计算耗时的原因,并提出了本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式,推导出弱分类器错误率的期望值,并以此作为减少计算量的依据。实验结果表明,本文的改进方法,在保持弱分类器性能不变的条件下,可以有效降低计算量。     

一适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法

提出一种适用于超多类手写汉字识别的新改型Adaboost算法,采用基于描述性模型的多类分类器（modified quadratic discriminant function,MQDF）作为Adaboost基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,其训练复杂度大大低于已有的多类Adaboost算法。算法提出根据广义置信度更新样本权重,实验证明这种算法适用于大规模多类分类问题。为了降低算法的识别复杂度,提出从所有训练后得到的Adaboost基元分类器组中选择一个最优的基元分类器作为最终分类器的方法进行删减。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行实验证明,所提改型Adaboost算法提高了识别率的有效性,该算法的相对错误率比现有最优算法分别下降了14.3 %,8.1 %和19.5 %。     

基于改进Adaboost人脸检测算法的研究及DSP实现

在Adaboost人脸检测算法的基础上,通过将所有的特征值排序并构建一个次序表,并使用改进Adaboost权值更新算法和分类误差计算方法,训练分类器并检测样本图像,达到了减少训练分类器耗时、提高检测率和降低误检率的效果.最后在DSP上实现了人脸检测系统,验证了改进系统在实时性能上得到较大的改善.     

基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测

针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题,提出一种基于加权信息熵(WIE)的Real BP-AdaBoost算法。首先,用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器,构建Real BP-AdaBoost算法。然后,对Real BP-AdaBoost算法的加权方式进行改进,以基分类器对训练样本的整体分类权值与基分类器对测试样本的个体分类权值的乘积作为最终的加权系数,得到WIE Real BP-AdaBoost算法。最后,通过2组软件实际失效数据对WIE Real BP-AdaBoost算法的有效性进行验证,并与SVM、BP网络、Elman网络和Real BP-AdaBoost算法进行比较研究。实验结果显示,WIE Real BP-AdaBoost算法对2组数据预测的均方误差分别为0.442 87和0.284 71,均低于4个对比模型的均方误差,说明了WIE Real BP-AdaBoost算法模型具有更高的预测精度和可信性。     

基于Voting机制的IMA-BP不平衡数据分类算法

针对传统分类模型在实际应用中对提取到的不平衡数据特征进行分类时分类结果精度低的问题,提出使用蜉蝣算法(Mayfly Algorithm, MA)优化的BP神经网络分类模型。同时为了提升算法前期全局搜索能力和后期局部搜索能力,引入阻尼比系数和非线性惯性权重因子,构建出改进蜉蝣算法(Improved Mayfly Algorithm, IMA)优化的BP神经网络（IMA-BP）分类器。根据该分类器分类具有随机的特点,引入集成学习中的投票（Voting）机制,将IMA-BP作为弱分类器,将各弱分类器的分类结果通过软投票方法融合,构成了一个Voting机制的IMA-BP分类模型。为验证分类模型的性能,使用UCI 数据库中的数据集将该模型与其他的模型进行比较,结果表明Voting机制的IMA-BP分类模型对4个数据集的分类准确率分别为88.67%、96.67%、91.25%、93.52%,都要高于其他模型,说明该分类模型具有较好准确性和可行性,对一些分类任务具有较强的指导作用和应用价值。     

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。     

融合卷积神经网络与Adaboost算法的病害松树识别

针对无人机平台获取的高分辨率可见光松树图像,提出一种结合深度卷积神经网络和Adaboost算法的病害松树识别方法,解决传统机器学习方法识别病害松树精确度不高问题.首先利用卷积神经网络训练病害松树模型再利用训练模型将地物中的田地、裸土及黑影等复杂信息剔除掉,提取病害松树、健康松树及黑影区域的颜色和纹理特征,依据提取的特征在剔除地物干扰项后的决策层使用Adaboost分类器进行目标识别.实验结果表明,该方法相较传统的K-means聚类、支持向量机、Adaboost算法、BP神经网络、VGG(visual geometry group)算法等在识别精确度方面有显著提高.     

一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型

对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.     

BP网络与LVQ网络在遥感影像分类中的比较分析

遥感影像分类是遥感技术研究发展应用中的一个重要组成部分。基于Matlab平台应用BP、LVQ两种神经网络算法对TM多光谱影像进行了分类研究,最后应用混淆矩阵对这两种网络算法与最大似然法的影像分类结果做了精度评价与对比分析。实验结果表明,神经网络分类器作为一种非参数分类器,进行影像光谱特征分类时能获得较高的分类精度,引入对比度纹理特征后精度有更进一步的提高。两种神经网络算法中,LVQ网络算法的影像分类精度比BP网络要高。