| 专利名称 | 一种平均错分代价最小化的分类器集成方法 | 申请号 | CN201110126230.9 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102184422A | 公开（授权）日 | 2011.09.14 | 申请（专利权）人 | 中科院成都信息技术有限公司 | 发明（设计）人 | 付忠良;赵向辉;姚宇;李昕 | 主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/66(2006.01)I | 专利有效期 | 一种平均错分代价最小化的分类器集成方法 至一种平均错分代价最小化的分类器集成方法 | 法律状态 | 专利权人的姓名或者名称、地址的变更 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种平均错分代价最小化的分类器集成方法，该方法包括如下步骤：S1、获取训练样本集；S2、初始化样本权值并赋初值，S3、迭代T次后，训练得到T个最佳弱分类器，包括如下步骤：S31、基于有权值的训练样本集S训练弱分类器；S32、根据步骤S31的结果来调整样本权值，S33、判断t是否小于T，若是，则令t＝t+1，返回步骤S31，若否，则进入步骤S4；S4、组合T个最佳弱分类器得到最佳组合分类器，本发明相对于现有技术，可真正实现分类结果向错分代价小的类集中，并在不直接要求各个分类器相互独立的条件下，确保训练错误率随着训练的分类器的个数增加而降低，解决了目前已有的代价敏感学习方法只能向错分代价总和最小的类集中的问题。 |
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