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基于Adaboost的孪生支持向量机人脸识别方法 认领
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作者 刘建明 张捷 +1 位作者 雷婕 廖周宇 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第7期51-53,57,共4页
为解决在人脸识别过程中算法模型的计算效率受样本特征维数影响的问题,通过主成分分析(PCA)对图像进行特征选择,但传统PCA特征计算的效率取决于维数的大小,为加快计算速度给出一种快速的PCA算法(FastPCA),可以有效降低特征提取的时间。... 为解决在人脸识别过程中算法模型的计算效率受样本特征维数影响的问题,通过主成分分析(PCA)对图像进行特征选择,但传统PCA特征计算的效率取决于维数的大小,为加快计算速度给出一种快速的PCA算法(FastPCA),可以有效降低特征提取的时间。为了避免过拟合问题并提高识别准确率,提出一种基于AdaBoost的孪生支持向量机(TWSVM)人脸识别方法。通过在ORL和Yale人脸数据库的进行仿真实验结果表明:本文提出的方法具有更好的识别率和更高的特征提取效率。 展开更多
关键词 ADABOOST 人脸识别 快速主成分分析(FastPCA) 孪生支持向量机(TWSVM)
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基于BP-AdaBoost的电压暂降源识别方法 认领
2
作者 马明 陈春林 《供用电》 2020年第9期9-16,共8页
电压暂降源的准确识别对治理电压暂降问题和改善电能质量至关重要。提出了一种基于BPAdaBoost网络的电压暂降源识别方法。通过直接提取原始波形的时域特征和经S变换后的时频域特征,构建识别特征向量。针对单一分类器的分类精度和过拟合... 电压暂降源的准确识别对治理电压暂降问题和改善电能质量至关重要。提出了一种基于BPAdaBoost网络的电压暂降源识别方法。通过直接提取原始波形的时域特征和经S变换后的时频域特征,构建识别特征向量。针对单一分类器的分类精度和过拟合等不足,采用AdaBoost算法进行集成优化为强分类器。选取BP神经网络作为基础分类器,通过大量数据训练得出最强网络参数,得到BP-AdaBoost暂降源识别模型。应用仿真数据和实测数据验证了所提暂降源识别模型的有效性,证明所提方法识别精度高,具有工业应用前景。 展开更多
关键词 电压暂降 暂降源识别 集成学习 ADABOOST 混淆矩阵
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高斯噪声下的人脸检测算法研究 认领
3
作者 朱强 徐颖 王壮才 《数字技术与应用》 2020年第5期125-126,共2页
OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库,可以在Windows、Linux、Mac OS等运行。它是由一系列的C和C++编写而成,实现了计算机视觉与图像处理等方面的通用算法以供大家使用[1]。由于受到环境的影响,在人脸图像的获取中存在噪声。因此,通... OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库,可以在Windows、Linux、Mac OS等运行。它是由一系列的C和C++编写而成,实现了计算机视觉与图像处理等方面的通用算法以供大家使用[1]。由于受到环境的影响,在人脸图像的获取中存在噪声。因此,通过进一步分析高斯滤波、Adaboost算法、Haar的特征等方法,提高了人脸检测的准确度。 展开更多
关键词 高斯滤波 ADABOOST HAAR特征 人脸检测
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基于集成学习的中国股票市场多因子策略研究 认领
4
作者 牛晓健 魏宗皓 《贵州省党校学报》 2020年第4期22-37,共16页
使用随机森林、Adaboost和XGboost算法来对传统的股票多因子模型进行改进,同时在因子构建时引入了遗传算法,增加了因子的多样性。实证检验发现,在使用相同因子的条件下,使用集成学习算法进行滚动训练获得了比等权打分法和基准指数更好... 使用随机森林、Adaboost和XGboost算法来对传统的股票多因子模型进行改进,同时在因子构建时引入了遗传算法,增加了因子的多样性。实证检验发现,在使用相同因子的条件下,使用集成学习算法进行滚动训练获得了比等权打分法和基准指数更好的收益表现,证明了集成学习在中国股票市场多因子模型构建上的有效性,为量化投资的多因子模型提供了新的思路。 展开更多
关键词 多因子模型 遗传算法 随机森林 ADABOOST XGBoost
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基于AdaBoost特征选择和XGBoost的帕金森病诊断 认领
5
作者 谭言丹 赵阳洋 赵光财 《信息技术》 2020年第9期124-128,共5页
为实现准确的帕金森病(PD)早期诊断,文中提出基于语音信号的集成学习诊断方法。基于AdaBoost的特征筛选方式被设计来获得最优目标特征子集,其中过多的弱分类器能习得更多目标特征,而计算复杂度和更多不相关特征被习得的风险也随之增加... 为实现准确的帕金森病(PD)早期诊断,文中提出基于语音信号的集成学习诊断方法。基于AdaBoost的特征筛选方式被设计来获得最优目标特征子集,其中过多的弱分类器能习得更多目标特征,而计算复杂度和更多不相关特征被习得的风险也随之增加。相反地,较少弱分类器能降低计算复杂度,然而涉及信息丢失问题。为获得最优弱分类器方案,文中基于监督学习获得最优弱分类器配置。最后,为提升所提出方法的泛化性能,基于正则化损失函数的XGBoost被开发来实现最终病情诊断。实验结果显示,所提出方案的精度(97.28%)相比其它先进算法提升了1.93%。 展开更多
关键词 帕金森病 语音数据集 集成学习 ADABOOST XGBoost
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基于深度信息的人脸检测算法研究 认领
6
作者 胡永阳 王红星 《机械工程师》 2020年第11期41-43,46,共4页
针对传统的AdaBoost人脸检测算法需要对整张图像进行穷举,时间成本比较高,文中采用Kinect v2传感器获得的深度信息对人脸进行初定位,将人脸区域从背景中分割出来,再利用AdaBoost人脸检测算法对人脸进行检测。经实验验证该人脸检测算法... 针对传统的AdaBoost人脸检测算法需要对整张图像进行穷举,时间成本比较高,文中采用Kinect v2传感器获得的深度信息对人脸进行初定位,将人脸区域从背景中分割出来,再利用AdaBoost人脸检测算法对人脸进行检测。经实验验证该人脸检测算法能有效提高人脸检出率,缩短人脸检测时间。 展开更多
关键词 Kinect v2 ADABOOST 人脸检测
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基于Adaboost与朴素贝叶斯的农业短文本信息分类 认领
7
作者 陈鹏 郭小燕 《软件》 2020年第9期13-18,共6页
朴素贝叶斯分类器过分依赖分类数据的质量,当待分类数据呈现复杂多元属性时,其分类的效果急剧下降,利用adaboost算法组合多个朴素贝叶斯分类器设计A_B模型。将3600份原始数据经过中文分词、句法分析、文本向量化后将A_B模型训练成一个A_... 朴素贝叶斯分类器过分依赖分类数据的质量,当待分类数据呈现复杂多元属性时,其分类的效果急剧下降,利用adaboost算法组合多个朴素贝叶斯分类器设计A_B模型。将3600份原始数据经过中文分词、句法分析、文本向量化后将A_B模型训练成一个A_B分类器。解决了分类器对于待分类数据敏感的问题,两个A_B分类器协同工作将二分类器转换为三分类器,解决了将原始农业文本信息分为农业新闻类,农业技术类,农业经济类三种类型的问题。分别利用600份标准数据与加了30%干扰信息的复杂数据测试分类器的分类效果,实验结果表明A_B分类器不仅对标准分类数据具有良好的分类效果,面对复杂多元的分类数据是仍然表现出较好的分类性能。利用不同的测试数据对A_B分类器测试发现:A_B分类器均具有良好的收敛性,其分类效果不依赖分类数据特征,具有分类效果的稳定性。 展开更多
关键词 贝叶斯 ADABOOST 农业短文本 分类
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对抗环境下基于集成决策树的恶意PDF文件检测 认领
8
作者 李坤明 顾益军 张培晶 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第10期318-322,333,共6页
决策树算法在恶意PDF文件检测上具有较高的精确度。当存在攻击者通过探索模型的漏洞时,会使恶意PDF样本轻易逃避检测,导致模型的鲁棒性较差。针对该问题,提出一种集成决策树的方法以提升模型的鲁棒性。将攻击产生的对抗样本添加到训练集... 决策树算法在恶意PDF文件检测上具有较高的精确度。当存在攻击者通过探索模型的漏洞时,会使恶意PDF样本轻易逃避检测,导致模型的鲁棒性较差。针对该问题,提出一种集成决策树的方法以提升模型的鲁棒性。将攻击产生的对抗样本添加到训练集中;使用Adaboost方法集成决策树构建分类模型;将训练后的模型与现有的集成方法进行比较。实验结果表明:该方法在检测恶意PDF文件分类中在保持较高分类精度的同时也具有更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 决策树算法 逃避攻击 集成学习 鲁棒性 ADABOOST
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AdaBoost分类器的一种快速训练方法 认领
9
作者 傅红普 邹北骥 《云南大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期50-57,共8页
针对训练AdaBoost分类器的计算量随候选特征和训练样本数量的增加而急剧增加问题,提出了AdaBoost分类器的快速训练方法.AdaBoost分类器由多个决策桩构成.由于正负样本特征值分布的随机性,现有方法都在训练样本的特征值中穷举搜索来获得... 针对训练AdaBoost分类器的计算量随候选特征和训练样本数量的增加而急剧增加问题,提出了AdaBoost分类器的快速训练方法.AdaBoost分类器由多个决策桩构成.由于正负样本特征值分布的随机性,现有方法都在训练样本的特征值中穷举搜索来获得最佳决策桩.首先,注意到优秀特征阈值-误差(T-E)曲线的近似凸性,提出使用二分搜索法确定最佳决策桩.与穷举搜索相比,比较操作时间复杂度由O(N)降低为Olog N AdaBoost分类器的快速训练方法.在公开行人检测数据集Inria Pedestrian dataset和Caltech Pedestrian Detection Benchmark上的实验表明,提出的快速训练方法得到的分类器与普通方法的检测性能相当. 展开更多
关键词 阈值-误差(T-E)曲线 二分搜索 决策桩 ADABOOST
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基于双特征的改进型AdaBoost人脸检测算法 认领
10
作者 张均 叶庆卫 《无线通信技术》 2020年第2期23-27,共5页
针对传统AdaBoost算法在单特征分类器训练时耗费时间长、弱分类器质量低的问题,本文提出一种基于双特征的改进型AdaBoost分类检测算法。首先,通过粒子群寻优算法(PSO)搜寻最优的两个特征,以及两特征对应的阈值,形成双特征型弱分类器。... 针对传统AdaBoost算法在单特征分类器训练时耗费时间长、弱分类器质量低的问题,本文提出一种基于双特征的改进型AdaBoost分类检测算法。首先,通过粒子群寻优算法(PSO)搜寻最优的两个特征,以及两特征对应的阈值,形成双特征型弱分类器。接着将弱分类器组合成强分类器,最后在MATLAB软件中利用MIT人脸数据库进行仿真实验,结果表明本文基于双特征的分类器性能优于单特征分类器。 展开更多
关键词 ADABOOST 双特征 弱分类器 粒子群算法
基于树莓派的人脸检测系统设计 认领
11
作者 周能炀 苏盈盈 +2 位作者 罗妤 梁显雯 王晓峰 《重庆科技学院学报:自然科学版》 CAS 2020年第3期76-78,91,共4页
随着人工智能的发展,人脸检测技术逐渐进入各个行业,这要求人脸检测系统应具备更强的灵活性。为此,提出了一种基于微型电脑树莓派的人脸检测系统。以树莓派开发板和工业摄像头作为系统的硬件,将经典的AdaBoost算法与OpenCV中的图像处理... 随着人工智能的发展,人脸检测技术逐渐进入各个行业,这要求人脸检测系统应具备更强的灵活性。为此,提出了一种基于微型电脑树莓派的人脸检测系统。以树莓派开发板和工业摄像头作为系统的硬件,将经典的AdaBoost算法与OpenCV中的图像处理函数相结合,实现对视频图像中的人脸检测。该系统的建设成本低,结构简单,可移植性强,对静态与动态图像的人脸检测正确率均在85%以上。 展开更多
关键词 人脸检测 树莓派 ADABOOST Haar-like OPENCV
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基于改进Adaboost算法的人脸识别系统设计 认领
12
作者 王志磊 顾梅花 陈文浩 《西安工程大学学报》 CAS 2020年第1期67-71,共5页
针对管理系统采用IC卡或者指纹的方式进行考勤时存在的问题,设计一种嵌入式人脸识别系统。系统采用S3C2440作为微处理器芯片的ARM9开发板,通过交叉编译移植Linux操作系统,选取改进的Adaboost人脸检测算法和卷积神经网络VIPLFaceNet人脸... 针对管理系统采用IC卡或者指纹的方式进行考勤时存在的问题,设计一种嵌入式人脸识别系统。系统采用S3C2440作为微处理器芯片的ARM9开发板,通过交叉编译移植Linux操作系统,选取改进的Adaboost人脸检测算法和卷积神经网络VIPLFaceNet人脸识别算法进行检测和识别。在FDDB人脸数据库实验测试,Adaboost人脸检测算法正确率为80.5%,改进Adaboost人脸检测算法的正确率可达87.1%。人脸识别管理系统可以有效完成汽车驾驶员身份的验证,满足汽车驾驶培训管理系统的要求。 展开更多
关键词 嵌入式软件 ADABOOST VIPLFaceNet 人脸识别
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基于机器学习的强震动监测环境抗干扰方法对比研究 认领
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作者 庞聪 江勇 +2 位作者 廖成旺 吴涛 丁炜 《内陆地震》 2020年第2期119-124,共6页
引入机器学习中的决策树、随机森林、AdaBoost集成学习等方法,分别按照训练比例为10%~90%、变化率为10%的试验方式,从识别准确度、算法执行时间、异常数等角度出发,对比分析强震动数据抗干扰算法在不同样本训练量、不同验证数据量下的... 引入机器学习中的决策树、随机森林、AdaBoost集成学习等方法,分别按照训练比例为10%~90%、变化率为10%的试验方式,从识别准确度、算法执行时间、异常数等角度出发,对比分析强震动数据抗干扰算法在不同样本训练量、不同验证数据量下的识别效果、执行效率及算法稳健性。实验结果表明,AdaBoost集成学习的识别效果与稳定性最好,但是算法效率较差,决策树的算法稳定性较差,但是效率较高。综合算法性能来看,随机森林的应用前景较大,具有一定实用价值。 展开更多
关键词 强震动监测 抗干扰 ADABOOST 决策树 随机森林
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基于Android平台人证合一技术的研究 认领
14
作者 吴婷 尚宇 《国外电子测量技术》 2020年第5期86-89,共4页
随着人脸识别技术应用的迅速发展,人证合一的应用日益广泛,人证合一即判断手持身份证和现场否为同一个人。针对目前人证合一技术大多数都是基于计算机,使用范围有限,开发成本高,分析研究人脸检测和人脸识别算法,设计了一款人证合一App,... 随着人脸识别技术应用的迅速发展,人证合一的应用日益广泛,人证合一即判断手持身份证和现场否为同一个人。针对目前人证合一技术大多数都是基于计算机,使用范围有限,开发成本高,分析研究人脸检测和人脸识别算法,设计了一款人证合一App,实验通过320张照片对几种常用的人脸检测算法进行测试,结果表明,肤色-Adaboost检测算法在满足精确度较高情况下检测速度较快,提升了20%,最后基于主成份分析(PCA)人脸识别算法在Android平台实现人证合一。结果表明整个人证合一系统操作不超过2s,满足终端应用的实时性,应用场所灵活方便。 展开更多
关键词 ADABOOST PCA 人证合一 ANDROID
面部像素的自适应高斯肤色检测模型 认领
15
作者 朱耀麟 郑发 +1 位作者 汤汶 武桐 《单片机与嵌入式系统应用》 2020年第3期20-22,56共4页
针对当前的人体肤色提取方法在复杂背景下精度不够的问题,本文提出了一种基于人体面部像素的自适应肤色的分割方法,针对每一幅人物图片自动生成其自适应的肤色分割阈值,并利用自适应更新出的肤色分割阈值来提高肤色检测的精度。相比于... 针对当前的人体肤色提取方法在复杂背景下精度不够的问题,本文提出了一种基于人体面部像素的自适应肤色的分割方法,针对每一幅人物图片自动生成其自适应的肤色分割阈值,并利用自适应更新出的肤色分割阈值来提高肤色检测的精度。相比于以前的只利用高斯模型经验值分割出的肤色区域的方法,有效减少了复杂环境下对肤色区域筛选的条件限制,通过改进后的提取方法与原高斯模型的提取方法在人物图片肤色提取精度上的对比,利用100张图片的实验结果进行观察分析。实验结果表明,该方法肤色区域检测精度平均提高2%左右。 展开更多
关键词 ADABOOST 肤色检测精度 高斯自适应检测模型
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基于图像电熔镁炉欠烧工况的判别系统 认领
16
作者 郭章 王克栋 +2 位作者 程盟盟 刘晓丽 卢绍文 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第2期219-225,共7页
电熔镁炉生产过程中,"欠烧"是一种异常工况,需要及时发现和处理。目前,欠烧工况主要依靠有经验的巡检工人在生产现场"看火"。工人劳动强度大,且容易漏检、误检。本文提出了一种基于视频监控图像的欠烧工况自动判别... 电熔镁炉生产过程中,"欠烧"是一种异常工况,需要及时发现和处理。目前,欠烧工况主要依靠有经验的巡检工人在生产现场"看火"。工人劳动强度大,且容易漏检、误检。本文提出了一种基于视频监控图像的欠烧工况自动判别技术。采用多元图像分析技术提取炉口火焰的可视化特征,采用AdaBoost(决策树)建立欠烧工况的分类器模型,设计开发了欠烧工况的视频监控系统,并将该系统在某电熔镁炉厂的实际生产中进行了实验。结果表明,该欠烧工况图像判别系统能够准确、及时地判断出欠烧工况,而且避免误报、漏报的现象。 展开更多
关键词 视频监控 电熔镁炉 工况判别 多元图像分析 ADABOOST
机器人的扣眼定位跟踪方法研究 认领
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作者 樊石 任小洪 +1 位作者 董林鹭 刘曦 《单片机与嵌入式系统应用》 2020年第5期44-46,50共4页
在工业纺织中,由于织物扣眼难以精确定位,使得机器人不能准确对织物扣眼进行缝制。针对此问题,提出了机器人扣眼定位跟踪方法。首先借助Adaboost算法对目标图像进行特征提取,为了使算法满足实际工程要求,对原图进行积分图法特征提取,降... 在工业纺织中,由于织物扣眼难以精确定位,使得机器人不能准确对织物扣眼进行缝制。针对此问题,提出了机器人扣眼定位跟踪方法。首先借助Adaboost算法对目标图像进行特征提取,为了使算法满足实际工程要求,对原图进行积分图法特征提取,降低图像分类复杂度,从而提高扣眼检测准确度,再使用形态学滤波提取扣眼轮廓,将其作为CamShift跟踪算法的输入并实时更新扣眼的位置。该方法对研制锁眼机器人有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 CAMSHIFT算法 HAAR 锁眼机器人 ADABOOST
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基于AdaBoost的短期边际电价预测模型 认领
18
作者 张俊玮 史文彬 +1 位作者 欧家祥 丁超 《计算机与数字工程》 2020年第2期442-446,473共6页
在电力系统中,系统边际电价(SMP)反映了电力市场中电力商品短期供求关系,是电力市场的经济纽带,对电力的市场营销起重要作用。传统的单一预测算法模型对短期边际电价的预测存在误差大、泛化能力低等缺点,因此论文提出了基于AdaBoost的... 在电力系统中,系统边际电价(SMP)反映了电力市场中电力商品短期供求关系,是电力市场的经济纽带,对电力的市场营销起重要作用。传统的单一预测算法模型对短期边际电价的预测存在误差大、泛化能力低等缺点,因此论文提出了基于AdaBoost的短期边际电价预测集成学习算法。论文分析了影响短期边际电价的主要因素,基于集成学习的AdaBoost算法对短期边际电价预测问题进行建模。通过系统边际电价测试数据验证模型,和SVM以及BP神经网络作对比,AdaBoost算法的准确率明显优于传统模型SVM和BP神经网络,在电力市场中具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 电力系统 电价预测 系统边际电价 ADABOOST 市场电价营销
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Research on Dynamic Forecast of Flowering Period Based on Multivariable LSTM and Ensemble Learning Classification Task 认领
19
作者 Shan Tian 《农业科学(英文)》 2020年第9期777-792,共16页
The flowering forecast provides recommendations for orchard cleaning, pest control, field management and fertilization, which can help increase tree vigor and resistance. Flowering forecast is not only an important pa... The flowering forecast provides recommendations for orchard cleaning, pest control, field management and fertilization, which can help increase tree vigor and resistance. Flowering forecast is not only an important part of the construction of agro-meteorological index system, but also an important part of the meteorological service system. In this paper, by analyzing local meteorological data and phenological data of “Red Fuji” apples in Fen County, Linfen City, Shanxi Province, with the help of machine learning and neural networks, we proposed a method based on the combination of time series forecasting and classification forecasting is proposed to complete the dynamic forecasting model of local flowering in Ji County. Then, we evaluated the effectiveness of the model based on the number of error days and the number of days in advance. The implementation shows that the proposed multivariable LSTM network has a good effect on the prediction of meteorological factors. The model loss is less than 0.2. In the two-category task of flowering judgment, the idea of combining strategies in ensemble learning improves the effect of flowering judgment, and its AUC value increases from 0.81 and 0.80 of single model RF and AdaBoost to 0.82. The proposed model has high applicability and accuracy for flowering forecast. At the same time, the model solves the problem of rounding decimals in the prediction of flowering dates by the regression method. 展开更多
关键词 Multivariable LSTM Ensemble Learning Combination Strategy Random Forest ADABOOST
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基于Agast-Adaboost的图像匹配算法 认领
20
作者 徐铸业 赵小强 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期110-115,共6页
针对传统浮点型特征描述算法误匹配率高、匹配率低的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔与AGAST(adaptive and generic accelerated segment test)快速特征提取相融合的局部二进制特征匹配算法(Agast-Adaboost local binary feature mat... 针对传统浮点型特征描述算法误匹配率高、匹配率低的问题,提出了一种基于尺度空间金字塔与AGAST(adaptive and generic accelerated segment test)快速特征提取相融合的局部二进制特征匹配算法(Agast-Adaboost local binary feature matching algorithm,ALBFMA).该算法首先构建高斯尺度空间金字塔,将AGAST与尺度空间融合并提取特征点,然后用改进的Adaboost算法对特征点进行二值描述,生成特征向量,从而提高该算法的匹配速率和匹配精度.实验结果表明:与已有算法相比,该算法具有匹配精度高的优点,并且对光照、尺度及旋转有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 图像匹配 尺度空间 ADABOOST 局部二进制特征
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