鲁东大学学报(自然科学版)
魯東大學學報(自然科學版)
로동대학학보(자연과학판)
LUDONG UNIVERSITY JOURNAL(NATURAL SCIENCE EDITION)
2010年
2期
140-142,146
,共4页
小波变换%集成学习%特征提取%泛化能力
小波變換%集成學習%特徵提取%汎化能力
소파변환%집성학습%특정제취%범화능력
将不同训练数据子集和不同特征子集相结合,提出了一种基于小波变换特征提取的集成学习算法Wavelet-Forests.先随机划分特征集,用小波变换提取特征子集的特征,再用小波系数重构特征集训练基分类器.使用公认的WEKA平台验证了Wavelet-Forests算法的性能,与经典算法Bagging,AdaBoost和Random Forest相比,本文所提算法具有良好的泛化能力.
將不同訓練數據子集和不同特徵子集相結閤,提齣瞭一種基于小波變換特徵提取的集成學習算法Wavelet-Forests.先隨機劃分特徵集,用小波變換提取特徵子集的特徵,再用小波繫數重構特徵集訓練基分類器.使用公認的WEKA平檯驗證瞭Wavelet-Forests算法的性能,與經典算法Bagging,AdaBoost和Random Forest相比,本文所提算法具有良好的汎化能力.
장불동훈련수거자집화불동특정자집상결합,제출료일충기우소파변환특정제취적집성학습산법Wavelet-Forests.선수궤화분특정집,용소파변환제취특정자집적특정,재용소파계수중구특정집훈련기분류기.사용공인적WEKA평태험증료Wavelet-Forests산법적성능,여경전산법Bagging,AdaBoost화Random Forest상비,본문소제산법구유량호적범화능력.
