计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
31期
165-167,189
,共4页
多分类器组合%增量式更新%Learn++%Boosting
多分類器組閤%增量式更新%Learn++%Boosting
다분류기조합%증량식경신%Learn++%Boosting
multiple classifiers combination%incremental updating%Leam++%Boosting
利用Learn++思想对Cascade组合分类器进行了改进,提出了一种基于Cascade的增量式组合分类算法,并将之应用到肝脏图像的分类中.实验结果表明.与原有组合分类器相比,该增量式组合分类方法可以在保证分类准确度的前提下有效地提高新增样本的学习效率.
利用Learn++思想對Cascade組閤分類器進行瞭改進,提齣瞭一種基于Cascade的增量式組閤分類算法,併將之應用到肝髒圖像的分類中.實驗結果錶明.與原有組閤分類器相比,該增量式組閤分類方法可以在保證分類準確度的前提下有效地提高新增樣本的學習效率.
이용Learn++사상대Cascade조합분류기진행료개진,제출료일충기우Cascade적증량식조합분류산법,병장지응용도간장도상적분류중.실험결과표명.여원유조합분류기상비,해증량식조합분류방법가이재보증분류준학도적전제하유효지제고신증양본적학습효솔.
The Learn ++ method is applied to improve the Cascade combined classifier,and is applied to lung images classification.The experiment results show that the incremental combined classification method can obviously improve the efficiency at the precondition that assure the accuracy compared with combined classifier.
