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《基于支持向量機(jī)的無窮維AdaBoost算法及其應(yīng)用.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第31卷第4期儀器儀表學(xué)報(bào)Vo1．31No．42010年4月ChineseJoumalofScientificInstrumentApr．2010基于支持向量機(jī)的無窮維AdaBoost算法及其應(yīng)用：I=劉沖，張均東，曾鴻，任光，紀(jì)玉龍(大連海事大學(xué)大連116026)摘要：AdaBoost算法能夠集成比隨機(jī)猜測略好的弱分類器，輸出較高分類精度的強(qiáng)分類器。為了進(jìn)一步提高AdaBoost算法的分類精度，建立了一種基于支持向量機(jī)的無窮維AdaBoost算法，實(shí)現(xiàn)無窮維AdaBoost算法的關(guān)鍵是建立一個(gè)新的支持向量機(jī)核函數(shù)，使此核函數(shù)集成無
2、窮多個(gè)AdaBoost算法弱分類器。將無窮維AdaBoost算法用于模擬電路故障診斷，故障診斷結(jié)果表明：無窮維AdaBoost算法分類精度優(yōu)于有限維AdaBoost算法，提高了AdaBoost算法的分類精度。關(guān)鍵詞：AdaBoost算法；支持向量機(jī)；核函數(shù)；超平面；分類精度中圖分類號：TP181文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A國家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)科分類代碼：520．2040InfinitedimensionAdaBoostalgorithmbasedonsupportvectormachineanditsapplicationLiuChong，ZhangJun
3、dong，ZengHong，RenGuang，JiYulong(MarineEngineeringCollege，DalianMaritimeUniversity，Dalian116026，China)Abstract：AdaBoostalgorithmcanachievebetterclassificationabilitythanthatofweakclassifier．AninfiniteAda-Boostalgorithmbasedonsupportvectormachineisproposedtoapplytothecla
4、ssificationproblem，andtheclassifi—cationabilityofthealgorithmisfurtherimproved．Thekeyimprovementofthealgorithmisthataninfinitenumberofhypothesesareembeddedintoanewkernelfunctionofsuppo~vectormachine．InfiniteAdaBoostweakclassifiersareintegratedintothenewkernelfunction．T
5、henewalgorithmwasappliedtothefaultdiagnosisproblemofanalogcir-cuitsduringdesigningstage．Experimentswereconductedusingthealgorithm．Experimentresultsshowthattheinfi—niteAdaBoostalgorithmbasedonsuppo~vectormachineissuperiortofiniteAdaBoostalgorithm．Theclassificationaccura
6、cyofAdaBoostalgorithmisimproved．Keywords：AdaBoostalgorithm；suppo~vectormachine；stumpkernel；hyperplane；classificationaccuracy成無窮多個(gè)弱分類器。要使AdaBoost算法集成無窮多1引言個(gè)弱分類器，用現(xiàn)有的AdaBoost算法，反復(fù)求出成對的權(quán)值W和弱分類器，然后無窮多AdaBoost弱分類器線在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，弱學(xué)習(xí)定理指出只要找到比隨機(jī)性加權(quán)求和，這樣實(shí)現(xiàn)無窮維AdaBoost算法是比較困難猜測略好的弱學(xué)習(xí)算法
7、，就可以通過一定的方式構(gòu)造出的事情。任意精度的強(qiáng)學(xué)習(xí)算法，AdaBoost算法正是基于該理本文用支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)無窮維AdaBoost算論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，AdaBoost算法能夠集成多個(gè)弱分類法，實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵是建立一個(gè)新的支持向量機(jī)核函數(shù)，使此器而成為一個(gè)強(qiáng)分類器，文獻(xiàn)[2]指出由于AdaBoost算核函數(shù)集成無窮多個(gè)AdaBoost算法弱分類器，文獻(xiàn)[4—法集成有限數(shù)量的弱分類器，而限制了AdaBoost算法的5]分析了支持向量機(jī)和AdaBoost算法之間的聯(lián)系，為用分類精度；文獻(xiàn)[3]指出AdaBoost算法在理論上可以集支持
8、向量機(jī)實(shí)現(xiàn)無窮維AdaBoost算法提供了理論基礎(chǔ)。收稿13期：2009—10ReceivedDate：2009-10基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金(50909010)資助項(xiàng)目第4期劉沖等：基于支持向量機(jī)的無窮維AdaBoost算法及其應(yīng)
