计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
33期
194-196,211
,共4页
刘余霞%吕虹%胡涛%孙小虎
劉餘霞%呂虹%鬍濤%孫小虎
류여하%려홍%호도%손소호
Bagging%字符识别%集成学习%决策树%Adaboost
Bagging%字符識彆%集成學習%決策樹%Adaboost
Bagging%자부식별%집성학습%결책수%Adaboost
针对字符识别对象的多样性,提出了一种基于Bagging集成的字符识别模型,解决了识别模型对部分字符识别的偏好现象.采用Bagging采样策略形成不同的数据子集,在此基础上用决策树算法训练形成多个基分类器,用多数投票机制对基分类器预测结果集成输出.理论分析与仿真实验结果表明,所提模型相比其他分类方法具有更好的分类能力.
針對字符識彆對象的多樣性,提齣瞭一種基于Bagging集成的字符識彆模型,解決瞭識彆模型對部分字符識彆的偏好現象.採用Bagging採樣策略形成不同的數據子集,在此基礎上用決策樹算法訓練形成多箇基分類器,用多數投票機製對基分類器預測結果集成輸齣.理論分析與倣真實驗結果錶明,所提模型相比其他分類方法具有更好的分類能力.
침대자부식별대상적다양성,제출료일충기우Bagging집성적자부식별모형,해결료식별모형대부분자부식별적편호현상.채용Bagging채양책략형성불동적수거자집,재차기출상용결책수산법훈련형성다개기분류기,용다수투표궤제대기분류기예측결과집성수출.이론분석여방진실험결과표명,소제모형상비기타분류방법구유경호적분류능력.
