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971.
基于选择性集成的最大化软间隔算法 总被引:1,自引:0,他引:1
当前,boosting集成学习算法研究主要集中于最大化弱学习器凸组合的间隔或软间隔,该凸组合几乎使用了生成的所有弱学习器,然而这些弱学习器间存在大量的相关性和冗余,增加了训练和分类过程的时空复杂度.针对这一问题,在LPBoost基础上提出了一种选择性boosting集成学习算法,称为SelectedBoost.在每次迭代生成新的弱学习器以后,通过计算新生成的弱学习器与已有弱学习器的相关度和差异度,并结合当前集成的强学习器的准确率来判断是否选择该弱学习器.另外,当前的一系列boosting算法(如AdaBoost,LPBoost,ERLPBoost等),本质上是基于已生成的1个或者多个弱学习器来更新样本权重,但与弱学习器相比,强学习器更能代表当前的决策面.因此,SelectedBoost通过在带约束的间隔最大化问题中引入更加严格的强学习器边界约束条件,使得该算法不仅参考弱学习器边界,同时还参考已生成的强学习器来更新样本权重,进而提高算法的收敛速度.最后,与其他有代表性的集成学习算法进行实验比较,结果表明,该方法在收敛率、分类准确性以及泛化能力等方面均具有比较明显的优势. 相似文献
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973.
974.
975.
为降低计算多状态网络可靠度的复杂性,综合考虑网络中具有多态性的边处于各中间状态的概率及从某中间状态转换到相邻状态对网络性能的影响,提出了一种基于边状态枚举计算多状态网络可靠度上下界的算法.该算法首先令网络中各边仅取完全工作和完全失效两种状态,将处于中间状态的概率分别叠加到完全工作和完全失效状态的概率上,得到可靠度上下界的初始值;而后按照对可靠度影响递减的顺序迭代枚举边的中间状态,通过集合间的比较,计算可靠度上下界的改变值,同时获得不断减小的可靠度上界和不断增加的可靠度下界,使其最终收敛于可靠度精确值.该算法不需提前求取网络d-最小割(路)集,且枚举较少的网络状态即可得到紧凑的可靠度上下界.相关引理的证明及算例分析验证了该算法的正确性和有效性. 相似文献
976.
合成橡胶在胶辊中的应用徐志钢孙泽宇(常熟市工业胶辊有限公司,215542)收稿日期1997-03-19;修改稿收到日期1997-05-23。作者简介:徐志钢,男,工程师。已发表论文8篇。随着科学技术的发展,胶辊作为橡胶制品的一个种类在工业领域已被广泛... 相似文献
977.
978.
某导弹推进剂复合包覆层的作用机理 总被引:1,自引:0,他引:1
叙述了导弹推进剂的一种复合包覆层,对包覆层的选型依据、内外包覆层的组分、作用机理和粘结机理进行了探讨。 相似文献
979.
氟橡胶具有优异的耐高温、耐介质性能,广泛应用于密封制品。但是,氟橡胶也存在几个明显的缺点:压缩永久变形大、低温性能差、高温下机械性能低、加工困难和耐水蒸汽性能不好等。为了改善26—41型氟橡胶(偏二氟乙烯/六氟丙烯共聚物)的压缩永久变形,近年来国内外曾作了不少工作,其中一个重要的方面是改进硫化系统。例如美国Dupont公司生产的低压缩永久变形氟橡胶Viton E 60-C采用的是苄基三苯基氯化膦(BPP)为 相似文献
980.
本文分析了塑料瓶的表面结构特性及其对贴标胶的要求,简介乳液胶的合成过程,讨论了聚会温度、搅拌速度、增粘剂和改性剂对贴标胶的影响。 相似文献