%0 Journal Article
%T 基于分散鲁棒控制策略的冷连轧板形板厚多变量系统研究
%A 景鹏
%A 童朝南
%A 肖磊
%J 控制与决策
%P 581-586
%D 2010
%X 针对AdaBoost算法不能有效提升NB(NaiveBayesian)的分类性能,提出一种改进的样本权重维护策略.权重的调整不仅依据样本是否分错,还需考虑前几轮的多个基分类器对它的投票分歧.基分类器的信任度不但与错误率有关,还与基分类器间的差异性有关.这样可以提高基分类器的正确性,增加基分类器的差异性.实验结果表明,改进的BoostVE-NB算法能有效地提升NB文本分类性能.
%K AdaBoost
%K 朴素贝叶斯
%K 文本分类
%K 样本权重
%K 投票信息熵
%K AdaBoost
%K Naive
%K Bayesian
%K Text
%K categorization
%K Examples’
%K weight
%K Vote
%K entropy
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract9845.shtml