中图 分类号： Ｐ８ Ｔ１
快 速 多分 类 器 集成 算 法研 究
张伟橙 ，高智英
（ 中国科学技术大学 电子科学与技术系 ，合肥 ２ ０ ２ ） ３ ０ ７
摘
要： 研究快速多分类器集成 算法。 对多分类器集成需选定一定数量的弱分类器 ， 再为每个弱分类器分配一定权重。 在选择弱分类器 时，
ＡｄＢｏ ｓ算法相 比，该算法能有效降低训练时间 ，提高识 别准确率。 ａ ｏｔ
关健词 ：快速多分类器集成 ；差分演化 ；Ａ ａ ｏｓ算法 ；人脸识 剐；调练时间 ｄＢ ｏｔ
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１ 概述
Ａ ａ ｏ ｓ ｄ Ｂ ｏｔｌ ｌ是一个重要 的多分类器集 成学习算法 ，在 模 ｎ 式识别与机器 学习领域有着广泛 的应 用” 。Ａ ａ ｏ ｓ ｄＢ ｏｔ具有 算法结构简单、易于 实现 的特 点，学 习得到 的分类器集成一 般具有较高的分类准确率 和泛化能力 。但是 ，经典 Ａ ａ ｏ ｓ ｄ Ｂ ｏｔ 学习的计算代价较高 ，当用于 高维大样 本集 的学 习问题时 ，
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第３ ８卷 第 ２期
Ｖｂ － １３８
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２１ ０ ２年 １月
Ｊ ｎ ｒ ２ ａ ｕａ ｙ ０１ ２
Ｎ Ｏ． ２
Ｃｏｍ ｐ ｔ ｒＥｎｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｕｅ ｉ ｅ ｒｎ
人工 智 能及识 别 技术 ・
文章编号： ０１－４８０２２－１８－３ 文 １０－３２（ １）－０７－０ ） － ２ ０－ － － 献标识码： Ａ
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通过计算每个弱分类器在全部训练样 本集上的分类错误率 ，对其进行排序 ，挑选 出分类效果最好 的若干弱分类器 。 多分类器权萤分 配策 在 略上，提 出 ２种权重分配方法 ：Ｂ ａ ｄ Ａ ａ ｏ ｓ 算法与基于差分 演化的多分类器集成算法 。在 人脸 数据库上的实验结果表 明，与经典 ｉ ｅ ｄＢ ｏｔ ｓ
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