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基于Adaboost算法的沉积微相自动识别--以陇东气田Q区山西组为例 被引量:1
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作者 黄千玲 赵军龙 +1 位作者 白倩 许鉴源 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期658-666,共9页
在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉... 在油气田开发中,沉积微相识别对于明确沉积背景及单砂体刻画起着重要的作用。陇东气田地质条件复杂,主力气藏深度大、产层单一,仅山1段底部产气,对于多种资料交叉共同分析沉积微相,仅依靠人工判别沉积微相,过程复杂且容易出错,很难在沉积微相和测井数据之间建立精确的对应关系。为了充分利用测井资料,提高沉积微相划分的效率,提出一种基于Adaboost算法的沉积微相自动识别方法,为后期气田开发沉积背景及单砂体刻画提供更准确的依据。在研究中,对测井曲线进行优选,并进行预处理,运用数学统计法提取了6个特征参数作为训练的输入集,把沉积微相的类型作为训练的输出结果标签,从已解释的沉积微相数据中选取共1210组作为训练样本,其中组建的训练样本共约968组,组建测试样本242组。研究结果显示,应用该方法的训练效果和测试结果的准确性分别达到96.45%,90.4%,可以验证该方法在陇东气田Q区应用效果较好。 展开更多
关键词 沉积微相 adaboost算法 测井 自动识别 陇东气田
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基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统研究
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作者 李宗仁 陈辉 +1 位作者 常俊 王能才 《中国医学装备》 2024年第9期102-106,共5页
目的:设计基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统,用于医院就诊患者诊前分流,加速患者就医流程。方法:基于Spark大数据平台实时采集初次进入医院就诊患者的基础数据,将区块链技术应用于数据采集、存储与传输全过程,通... 目的:设计基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统,用于医院就诊患者诊前分流,加速患者就医流程。方法:基于Spark大数据平台实时采集初次进入医院就诊患者的基础数据,将区块链技术应用于数据采集、存储与传输全过程,通过改进Adaboost算法对数据进行分析,采用2011—2020年联勤保障部队第九四〇医院10年间门诊患者的就诊数据为数据集,对患者在院内就诊进行快速甄别并引导就诊。分析基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统应用效果。结果:改进Adaboost算法设置自定义限制权重阈值为0.52时,算法准确率为95.56%,预检分诊准确率较传统Adaboost算法提高4.24%。患者平均候诊时间由采用预分检系统前的0.8 h缩短为0.5 h,患者平均就诊时间由6 min缩短为4.8 min。结论:基于大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统能够提前将医院就诊患者进行诊前分流,提高分检效率和分检准确率,缓解医院就诊压力。 展开更多
关键词 预分检 实时采集 Spark大数据平台 改进adaboost算法
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基于改进Adaboost算法的分布式光伏发电孤岛检测方法
3
作者 叶烨 叶晗迪 鲍杰利 《机电技术》 2024年第5期14-17,33,共5页
由于分布式光伏发电具有随机性与不确定性,导致电力系统日常运行中极易出现孤岛效应,影响系统安全与稳定,文章提出基于改进Adaboost算法的分布式光伏发电孤岛检测方法。采集并预处理分布式光伏发电系统的PCC点电压信号,提取PCC点电压信... 由于分布式光伏发电具有随机性与不确定性,导致电力系统日常运行中极易出现孤岛效应,影响系统安全与稳定,文章提出基于改进Adaboost算法的分布式光伏发电孤岛检测方法。采集并预处理分布式光伏发电系统的PCC点电压信号,提取PCC点电压信号的小波包能量熵作为信号特征,构建改进的improved-Adaboost分类器,输入信号特征,输出分布式光伏发电孤岛状态的检测结果。实验结果表明:该设计方法不仅可以实现分布式光伏发电孤岛的100%正确检测,且能够满足相关标准对孤岛检测时间的要求。 展开更多
关键词 改进adaboost算法 分布式光伏发电 孤岛状态 孤岛检测 检测方法
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基于AdaBoost算法的新能源汽车电机异常故障检测 被引量:1
4
作者 倪龙飞 白倩 张治斌 《计算机仿真》 2024年第4期97-101,共5页
新能源汽车的电机系统包含许多复杂的部件和子系统,部件之间的相互作用使得异常故障的检测变得复杂,而电机异常故障检测主要采用人工检测方式,即通过耳朵听声音,用眼睛观察,用手触摸找出故障位置,导致故障检测精度较低。因此,提出AdaBo... 新能源汽车的电机系统包含许多复杂的部件和子系统,部件之间的相互作用使得异常故障的检测变得复杂,而电机异常故障检测主要采用人工检测方式,即通过耳朵听声音,用眼睛观察,用手触摸找出故障位置,导致故障检测精度较低。因此,提出AdaBoost算法下新能源汽车电机异常故障检测方法。通过传感器采集电机信号,采用距离相似度、模糊隶属度函数提取信号特征,借助遗传算法的编码操作、交叉操作及其变异操作获取关键信号特征,运用自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法将信号特征分成正常信号和异常故障,以此实现对新能源汽车电机异常故障检测。实验结果表明,所提算法电机异常故障检测精度高,且耗时短。 展开更多
关键词 弱分类器 强分类器 遗传算法 新能源汽车 电机异常故障检测
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基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统构建
5
作者 何琪峰 胡津铭 +3 位作者 王刚 曲建睿 李莹 姜阳 《微型电脑应用》 2024年第10期120-125,共6页
医院建造成本预测系统的建设,可以提高医院建造成本的准确预测能力,为医疗机构规划预算提供科学依据,有效管理资源,确保医疗基础设施的高效建设。为了解决目前研究中预测准确性不高的问题,提出一个基于Adaboost算法的医院建造成本预测... 医院建造成本预测系统的建设,可以提高医院建造成本的准确预测能力,为医疗机构规划预算提供科学依据,有效管理资源,确保医疗基础设施的高效建设。为了解决目前研究中预测准确性不高的问题,提出一个基于Adaboost算法的医院建造成本预测系统建设方案。仿真实验结果表明,该算法在收集的实验数据集中的预测准确率综合指标AUC值为95%,比SVM、MLP、决策树、BP神经网络、PSO等多个基线模型的效果更好。该系统的上线将为医院基建和财务管理提供有力支持。 展开更多
关键词 adaboost 医院建造成本预测 医院基建管理 集成学习
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基于BP-Adaboost算法的输电塔-线结构整体可靠性分析
6
作者 陈科技 彭思思 +3 位作者 王秀龙 王涛 李茂华 李正良 《广东电力》 北大核心 2024年第5期112-120,共9页
针对传统结构可靠性分析方法的应用局限性和计算成本较大等不足,引入BP-Adaboost集成学习算法,提出一种准确高效、简单易行的输电塔线结构整体可靠性分析方法。首先,建立输电塔线结构有限元分析模型,分析结构的失效准则并推导相应的极... 针对传统结构可靠性分析方法的应用局限性和计算成本较大等不足,引入BP-Adaboost集成学习算法,提出一种准确高效、简单易行的输电塔线结构整体可靠性分析方法。首先,建立输电塔线结构有限元分析模型,分析结构的失效准则并推导相应的极限状态功能函数;然后,将BP-Adaboost集成学习算法与蒙特卡洛模拟方法相结合,建立高精度预测模型来替代分析过程复杂的有限元模型,提出基于BP-Adaboost模型的输电塔线结构整体可靠性分析方法;最后,通过数值算例对所提方法进行应用与验证,证明所提方法具有更高的精度和效率,并进一步将其应用于实际输电塔线结构工程,分析多失效模式下输电塔线结构的整体可靠性。 展开更多
关键词 输电塔线结构 整体可靠性 失效准则 BP-adaboost 机器学习
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基于AdaBoost算法的光伏电站中长期发电预测 被引量:3
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作者 王晓东 盛庆博 +3 位作者 孙立群 刘绍鹏 王新燕 刘杰 《工业仪表与自动化装置》 2023年第2期65-69,共5页
该文提出了一种基于AdaBoost算法的拟建光伏电站发电量预测方法。根据现有光伏电站的历史气象数据与发电量数据,在利用AdaBoost集成学习算法对传统SVM优化的基础上,对气象因素的天气类型进行分类与识别,进而得到4种天气状态下气象因素... 该文提出了一种基于AdaBoost算法的拟建光伏电站发电量预测方法。根据现有光伏电站的历史气象数据与发电量数据,在利用AdaBoost集成学习算法对传统SVM优化的基础上,对气象因素的天气类型进行分类与识别,进而得到4种天气状态下气象因素与发电量之间的对应关系;利用拟建电站所在地的历史气象数据,根据天气类型自动选择对应的LSTM模型,对拟建光伏电站的发电量进行预测。实验结果表明,与采用单一LSTM模型相比,该文方法预测精度有明显的提高,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 发电量预测 光伏电站 adaboost算法
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基于改进Adaboost算法的无线传感网络入侵检测方法 被引量:8
8
作者 许宁 《信息与电脑》 2023年第1期232-234,共3页
为降低无线传感网络节点入侵误检率,引进改进Adaboost算法,设计一种针对无线传感网络的全新入侵检测方法。参照无线传感网络在传输数据过程中的电能量消耗模型,设定网络连续传输节点之间的距离,计算无线传感网络节点传输消耗能量;引进改... 为降低无线传感网络节点入侵误检率,引进改进Adaboost算法,设计一种针对无线传感网络的全新入侵检测方法。参照无线传感网络在传输数据过程中的电能量消耗模型,设定网络连续传输节点之间的距离,计算无线传感网络节点传输消耗能量;引进改进Adaboost算法,对节点进行权值的初始化处理,计算入侵样本初始权值,设计入侵数据的分类。入侵检测一般分为探测与应答两个步骤,通过对无线传感网络流量异常的感知,实现对无线传感网络入侵的检测。对比实验结果证明:设计的检测方法可以在提高无线传感网络节点攻击样本数量检测结果精度的同时,降低网络节点入侵误检率。 展开更多
关键词 改进adaboost算法 消耗能量 检测方法 流量感知 入侵 无线传感网络
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AdaBoost算法识别阿尔茨海默病药物活性成分
9
作者 董西尚 宋传东 +1 位作者 王莹 杨斌 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期582-585,590,共5页
针对利用网络药理学研究中药药方治疗或预防阿尔茨海默病的机制存在人工筛选药方中活性成分具有武断性和不准确性的问题,提出一种基于机器学习的阿尔茨海默病药物活性成分识别算法。该算法结合疾病相关活性成分和非活性成分,利用AdaBoos... 针对利用网络药理学研究中药药方治疗或预防阿尔茨海默病的机制存在人工筛选药方中活性成分具有武断性和不准确性的问题,提出一种基于机器学习的阿尔茨海默病药物活性成分识别算法。该算法结合疾病相关活性成分和非活性成分,利用AdaBoost算法进行训练,进而预测新药方中与疾病相关的活性成分。实验结果表明,与线性回归、K邻近回归和贝叶斯岭回归算法相比,AdaBoost算法可以更加准确地识别阿尔茨海默病相关活性成分。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 adaboost算法 药物活性成分 机器学习
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基于脑电非线性特征和AdaBoost算法的诱导期麻醉深度检测 被引量:2
10
作者 汤卫雄 程云章 +1 位作者 张天逸 宋金超 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第5期616-621,共6页
提出一种结合自适应增强学习AdaBoost算法和脑电非线性特征的麻醉深度评估方法,通过提取脑电信号中的4种非线性特征(KC复杂度、小波熵、排序熵、模糊熵)作为输入,以双谱指数作为参考输出,将诱导期麻醉深度分为清醒、轻度麻醉、中度麻醉... 提出一种结合自适应增强学习AdaBoost算法和脑电非线性特征的麻醉深度评估方法,通过提取脑电信号中的4种非线性特征(KC复杂度、小波熵、排序熵、模糊熵)作为输入,以双谱指数作为参考输出,将诱导期麻醉深度分为清醒、轻度麻醉、中度麻醉。使用9例全麻患者的诱导期脑电信号对该方法进行评估,3种不同麻醉状态分类准确度为86.69%,Kappa系数为0.837,表明该方法可以较好地区分诱导期3种不同麻醉水平,为麻醉深度监测提供新思路。 展开更多
关键词 麻醉深度 诱导期 脑电信号 非线性特征 adaboost算法
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基于BP-AdaBoost算法的复杂产品装配制造成熟度等级评估方法 被引量:2
11
作者 徐美姣 薛善良 +2 位作者 张惠 周国庆 卢红根 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第20期2513-2519,共7页
现有复杂产品装配制造成熟度等级评估依赖专家凭经验确定指标权重和指标评分,存在主观性较强、工作量大、耗时长、无法传承评价实例所蕴含的知识等问题。为了提高复杂产品装配制造成熟度等级评估的效率以及客观性,利用成熟度等级评价实... 现有复杂产品装配制造成熟度等级评估依赖专家凭经验确定指标权重和指标评分,存在主观性较强、工作量大、耗时长、无法传承评价实例所蕴含的知识等问题。为了提高复杂产品装配制造成熟度等级评估的效率以及客观性,利用成熟度等级评价实例数据,研究基于BP人工神经网络和AdaBoost算法的制造成熟度等级评估方法。构建复杂产品装配制造成熟度评价指标体系,给出基于模糊评价法和隶属函数的评价指标及成熟度等级达成度量化方法,建立基于BP神经网络的复杂产品装配制造成熟度等级评估模型,并使用AdaBoost算法优化成熟度等级评估BP神经网络模型。采用复杂产品分系统装配制造成熟度评价数据集对评估模型进行训练和实验,分析BP-AdaBoost的评估结果,获得最优评价模型。实验结果表明,基于BP-AdaBoost算法的复杂产品装配制造成熟度等级评估方法具有较好的可靠性与准确度。 展开更多
关键词 产品装配 制造成熟度 等级评估 BP神经网络 adaboost算法
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基于动态阈值AdaBoost算法的风电机组发电机电气故障诊断研究 被引量:1
12
作者 彭艳来 樊永 +2 位作者 杨晓峰 杨宏宇 王志新 《电气传动》 2023年第6期91-96,共6页
针对风场SCADA数据量庞大,难以实现风电机组发电机快速故障分类的问题,提出一种动态阈值AdaBoost算法(DTAdaBoost)。在该算法中引入动态阈值对样本集数据进行筛选,剔除训练模型贡献较小的数据,提出的算法不仅可以减小样本容量,还能使被... 针对风场SCADA数据量庞大,难以实现风电机组发电机快速故障分类的问题,提出一种动态阈值AdaBoost算法(DTAdaBoost)。在该算法中引入动态阈值对样本集数据进行筛选,剔除训练模型贡献较小的数据,提出的算法不仅可以减小样本容量,还能使被错误分类的数据多次训练,最终实现发电机气隙不均、匝间短路、断条等电气故障的快速诊断。在与其他方法对比的实验结果表明:DTAdaBoost算法在电气故障诊断中比常规AdaBoost算法、SWTAdaBoost算法、GAAdaBoost算法运算时间快、准确率高,为风电机组的快速故障诊断提供理论基础。 展开更多
关键词 故障分类 SCADA数据 adaboost算法 数据处理
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一种可用于鉴别肝癌呼气信号的改进AdaBoost算法
13
作者 郝丽俊 黄钢 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第4期860-872,共13页
提出一种改进的AdaBoost强化学习算法,并将其应用于鉴别健康者和肝癌患者的呼气信号。首先采集志愿者(包括健康对照组和肝癌患者)的呼气信号,利用Relief算法提取其主要特征;接着融合Stacking模型,基于传统的机器学习算法训练得到若干基... 提出一种改进的AdaBoost强化学习算法,并将其应用于鉴别健康者和肝癌患者的呼气信号。首先采集志愿者(包括健康对照组和肝癌患者)的呼气信号,利用Relief算法提取其主要特征;接着融合Stacking模型,基于传统的机器学习算法训练得到若干基分类器组,构建一个个子分类器。为减少训练样本对分类器性能的影响,利用K折交叉,先后得到k个基分类器,形成一个基分类器组;进一步,由投票法得到该基分类器组,即子分类器对测试集的预测结果;然后根据各子分类器对训练集的预测错误率调整训练样本,并获得各子分类器的权重系数;最后将多个子分类器的预测结果进行加权组合,得到最终预测结果。实验结果表明,相比传统的AdaBoost算法,改进的AdaBoost算法在鉴别肝癌呼气和健康对照组呼气时,错误率明显下降,鲁棒性有所提升。该算法在鉴别肝癌呼气时,准确率可以达到90%左右,特异性和精确度也均超过95%。因此,改进的AdaBoost算法可有效提升肝癌呼气鉴别精度,对通过呼气鉴别肝癌、实现早期诊断的研究具有重要意义。 展开更多
关键词 呼气检测 肝癌鉴别 adaboost算法 Stacking模型 基分类器组 RELIEF算法
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基于AdaBoost算法的水质监测数据清洗方法 被引量:3
14
作者 侯锋 李朋 +4 位作者 庞洪涛 田雨 陈凤鸣 田青青 干里里 《水电站机电技术》 2023年第5期109-111,126,共4页
针对城市水质监测过程中出现的异常数据问题,提出了一种基于Ada Boost算法的数据清洗方法。首先,使用孤立森林算法识别异常数据并进行剔除;其次,基于AdaBoost算法对剔除异常数据后的缺失数据进行插补;最后,以贵州南明河国控断面水质监... 针对城市水质监测过程中出现的异常数据问题,提出了一种基于Ada Boost算法的数据清洗方法。首先,使用孤立森林算法识别异常数据并进行剔除;其次,基于AdaBoost算法对剔除异常数据后的缺失数据进行插补;最后,以贵州南明河国控断面水质监测数据为例,选取p H、COD、NH3-N、TP数据进行数据清洗。结果表明,该方法的RMSE、MAE和R2均优于对比算法,证明了AdaBoost算法具有更高的精确度和清洗效果,具有科学性和可行性。 展开更多
关键词 水质监测 数据清洗 孤立森林 adaboost算法
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基于目标扰动的AdaBoost算法 被引量:3
15
作者 张淑芬 董燕灵 +1 位作者 徐精诚 王豪石 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期198-209,共12页
针对AdaBoost算法的多轮迭过程会放大为实现差分隐私保护而添加的噪声,从而导致模型收敛缓慢、数据可用性大幅降低的问题,提出了一种基于目标扰动的AdaBoost算法——DPAda,采用目标扰动的方式对样本权值进行加噪,精确计算其敏感度,并赋... 针对AdaBoost算法的多轮迭过程会放大为实现差分隐私保护而添加的噪声,从而导致模型收敛缓慢、数据可用性大幅降低的问题,提出了一种基于目标扰动的AdaBoost算法——DPAda,采用目标扰动的方式对样本权值进行加噪,精确计算其敏感度,并赋予其动态的隐私预算。为了解决噪声叠加过多的问题,提出基于摆动数列、随机响应和改进的随机响应3种噪声注入算法。实验结果表明,与DPAda_Random算法和DPAda_Swing算法相比,DPAda_Improved算法能实现数据的隐私保护,拥有更高的分类准确率,优于其他差分隐私AdaBoost算法,并能解决连续加噪带来的噪声过大的问题。 展开更多
关键词 差分隐私 摆动数列 随机响应 隐私预算分配 adaboost算法
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代价敏感惩罚AdaBoost算法的非平衡数据分类 被引量:5
16
作者 鲁淑霞 张振莲 翟俊海 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期339-346,共8页
针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向... 针对非平衡数据分类问题,提出了一种基于代价敏感的惩罚AdaBoost算法。在惩罚Adaboost算法中,引入一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本及分错的少数类样本更高的代价值,并通过引入惩罚机制增大了样本的平均间隔。选择加权支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型作为基分类器,采用带有方差减小的随机梯度下降方法(Stochastic variance reduced gradient,SVRG)对优化模型进行求解。对比实验表明,本文提出的算法不但在几何均值(G-mean)和ROC曲线下的面积(Area under ROC curve,AUC)上明显优于其他算法,而且获得了较大的平均间隔,显示了本文算法在处理非平衡数据分类问题上的有效性。 展开更多
关键词 非平衡数据 惩罚adaboost 自适应代价敏感函数 平均间隔 随机梯度下降
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基于Adaboost算法的人脸图像情绪识别 被引量:6
17
作者 王燕 《杨凌职业技术学院学报》 2023年第1期10-13,共4页
提出一种基于Adaboost算法对人脸图像进行情绪识别的方法。先将视频进行图像数据采集,再通过基于Haar特征值的自适应增强计算,即Adaboost计算检测人脸特征,将迁移机器学习技术运用到多任务的卷积式神经网络,然后利用卷积神经网络的情绪... 提出一种基于Adaboost算法对人脸图像进行情绪识别的方法。先将视频进行图像数据采集,再通过基于Haar特征值的自适应增强计算,即Adaboost计算检测人脸特征,将迁移机器学习技术运用到多任务的卷积式神经网络,然后利用卷积神经网络的情绪回归计算人脸表情的效价和唤醒度得分。不但可以解决对复杂背景图像的高误检率问题,而且还可以解决对多姿态单人脸图像的低检率问题。经仿真试验证明,该方法对单人脸、多人脸和复杂背景多人图像都有较好的测量效果,实用性较强。 展开更多
关键词 adaboost OPENCV 图像检测 情绪识别
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基于二叉树和Adaboost算法的纸币号码识别 被引量:13
18
作者 潘虎 陈斌 李全文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期396-398,共3页
运用一种快速弱分类器训练算法和高速缓存策略来加速Adaboost算法的训练。集成学习算法Adaboost能够精确构建二分类器,运用二叉树型结构快速灵活地将纸币号码识别转化为一系列的Adaboost二分类问题。实验结果证明,快速Adaboost训练算法... 运用一种快速弱分类器训练算法和高速缓存策略来加速Adaboost算法的训练。集成学习算法Adaboost能够精确构建二分类器,运用二叉树型结构快速灵活地将纸币号码识别转化为一系列的Adaboost二分类问题。实验结果证明,快速Adaboost训练算法能加快训练速度,基于二叉树和Adaboost的纸币号码识别系统具有较好的识别率和处理速度,已经应用在点钞机、清分机和ATM中。 展开更多
关键词 adaboost算法 快速adaboost算法 二叉树 号码识别
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基于改进Adaboost算法的数据网络DoS入侵安全检测方法
19
作者 王艳君 《信息与电脑》 2023年第21期1-3,共3页
传统数据网络拒绝服务(Denial of Service,DoS)入侵安全检测方法直接对入侵行为特征进行提取,未对入侵数据进行采集,造成传统方法检测精度较低。据此,文章提出基于改进Adaboost算法的数据网络DoS入侵安全检测方法,首先采集入侵数据,实... 传统数据网络拒绝服务(Denial of Service,DoS)入侵安全检测方法直接对入侵行为特征进行提取,未对入侵数据进行采集,造成传统方法检测精度较低。据此,文章提出基于改进Adaboost算法的数据网络DoS入侵安全检测方法,首先采集入侵数据,实现入侵行为特征的提取,从而提升检测结果的准确性。其次,基于改进Adaboost算法实现数据网络DoS入侵安全检测。最后,设计对比实验。实验结果表明,该研究方法检测精度更高,值得推广。 展开更多
关键词 改进adaboost算法 数据网络 入侵检测
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基于改进的AdaBoost算法的信用评分模型 被引量:7
20
作者 杨海江 魏秋萍 张景肖 《统计与信息论坛》 CSSCI 2011年第2期27-31,共5页
将AdaBoost组合算法应用于信用评分模型中的分类问题,并针对该算法在解决不平衡分类问题上的一些不足,对算法进行了改进。应用此改进的AdaBoost算法,创建了新的信用评分模型,并进行了实证分析。实证结果表明,基于改进的AdaBoost算法的... 将AdaBoost组合算法应用于信用评分模型中的分类问题,并针对该算法在解决不平衡分类问题上的一些不足,对算法进行了改进。应用此改进的AdaBoost算法,创建了新的信用评分模型,并进行了实证分析。实证结果表明,基于改进的AdaBoost算法的信用评分模型可以有效降低由于模型错判而导致的损失。 展开更多
关键词 消费信贷 信用评分 adaboost算法 改进的adaboost算法
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