【摘 要】
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许多实际问题涉及到多分类技术,该技术能有效地缩小用户与计算机之间的理解差异。在传统的多类Boosting方法中,多类损耗函数未必具有猜测背离性,并且多类弱学习器的结合被限
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室
【基金项目】
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河南省自然科学基金(162300410177);河南省高等学校重点科研项目(17A520040);河南师范大学博士科研启动基金(qd15134)资助
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许多实际问题涉及到多分类技术,该技术能有效地缩小用户与计算机之间的理解差异。在传统的多类Boosting方法中,多类损耗函数未必具有猜测背离性,并且多类弱学习器的结合被限制为线性的加权和。为了获得高精度的最终分类器,多类损耗函数应具有多类边缘极大化、贝叶斯一致性与猜测背离性。此外,弱学习器的缺点可能会限制线性分类器的性能,但它们的非线性结合可以提供较强的判别力。根据这两个观点,设计了一个自适应的多类Boosting分类器,即SOHPBoost算法。在每次迭代中,SOHPBoost算法能够利用向量加法或Ha
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