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一种改进的AdaBoost算法——M-AsyAdaBoost 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种Asymmetric AdaBoost改进算法——M-Asy AdaBoost.M-Asy AdaBoost算法通过新的样本权重分配方式可以确保训练过程不失败;分类器权重采用对正样本的分类错误率形成优化权重,突出对正样本的识别能力,提高检测概率;并且通过对加入分类器集的分类器的限制,使检测概率单调增加.该算法在较低虚警概率下,达到高检测概率.计算机仿真结果验证了算法的正确性. 相似文献
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