%0 Journal Article
%T 一种改进的AdaBoost算法——M-AsyAdaBoost
%A 张彦峰
%A 何佩琨
%J 北京理工大学学报
%D 2011
%X 提出一种AsymmetricAdaBoost改进算法——M-AsyAdaBoost.M-AsyAdaBoost算法通过新的样本权重分配方式可以确保训练过程不失败;分类器权重采用对正样本的分类错误率形成优化权重,突出对正样本的识别能力,提高检测概率;并且通过对加入分类器集的分类器的限制,使检测概率单调增加.该算法在较低虚警概率下,达到高检测概率.计算机仿真结果验证了算法的正确性.
%K M-Asy
%K AdaBoost
%K 分类器
%K 分类器集
%K Asymmetric
%K AdaBoost
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20110115&flag=1