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搜索结果: 1-3 共查到管理科学与工程 AdaBoost相关记录3条 . 查询时间(0.082 秒)
针对软测量建模的特点以及建模过程中存在的主要问题, 提出了基于AdaBoost RT 集成学习方法的软测量建模方法, 并根据AdaBoost RT 算法固有的不足和软测量模型在线更新所面临的困难, 提出了自适应修改阈值?? 和增添增量学习性能的改进方法. 使用该建模方法对宝钢300 t LF 精炼炉建立钢水温度软测量模型, 并使用实际生产数据对模型进行了检验. 检验结果表明, 该模型具有较好的预测...
针对复杂场景中运动目标较难定位的问题, 提出一种结合纹理和颜色特征的AdaBoost 目标跟踪算法. 首先在线训练一个弱分类器的集合区分目标和背景; 然后, 通过AdaBoost 将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,用于标定下一帧中各像素的类别属性, 并生成置信图; 最后, 在置信图中用Mean Shift 算法定位目标的中心. 实验结果表明, 该算法在光照变化、目标自身发生形变和遮挡的情况下...
针对AdaBoost算法不能有效提升NB(Naive Bayesian) 的分类性能, 提出一种改进的样本权重维护策略. 权重的调整不仅依据样本是否分错, 还需考虑前几轮的多个基分类器对它的投票分歧. 基分类器的信任度不但与错误率有关, 还与基分类器间的差异性有关. 这样可以提高基分类器的正确性, 增加基分类器的差异性. 实验结果表明, 改进的BoostVE-NB算法能有效地提升NB文本分类性能.

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