基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法及其应用.pdf

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1、第31卷第4期仪器仪表学报Vo1．31No．42010年4月ChineseJoumalofScientificInstrumentApr．2010基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法及其应用：I=刘冲，张均东，曾鸿，任光，纪玉龙(大连海事大学大连116026)摘要：AdaBoost算法能够集成比随机猜测略好的弱分类器，输出较高分类精度的强分类器。为了进一步提高AdaBoost算法的分类精度，建立了一种基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法，实现无穷维AdaBoost算法的关键是建立一个新的支持向量机核函数，使此核函数集成无

2、穷多个AdaBoost算法弱分类器。将无穷维AdaBoost算法用于模拟电路故障诊断，故障诊断结果表明：无穷维AdaBoost算法分类精度优于有限维AdaBoost算法，提高了AdaBoost算法的分类精度。关键词：AdaBoost算法；支持向量机；核函数；超平面；分类精度中图分类号：TP181文献标识码：A国家标准学科分类代码：520．2040InfinitedimensionAdaBoostalgorithmbasedonsupportvectormachineanditsapplicationLiuChong，ZhangJun

3、dong，ZengHong，RenGuang，JiYulong(MarineEngineeringCollege，DalianMaritimeUniversity，Dalian116026，China)Abstract：AdaBoostalgorithmcanachievebetterclassificationabilitythanthatofweakclassifier．AninfiniteAda-Boostalgorithmbasedonsupportvectormachineisproposedtoapplytothecla

4、ssificationproblem，andtheclassifi—cationabilityofthealgorithmisfurtherimproved．Thekeyimprovementofthealgorithmisthataninfinitenumberofhypothesesareembeddedintoanewkernelfunctionofsuppo~vectormachine．InfiniteAdaBoostweakclassifiersareintegratedintothenewkernelfunction．T

5、henewalgorithmwasappliedtothefaultdiagnosisproblemofanalogcir-cuitsduringdesigningstage．Experimentswereconductedusingthealgorithm．Experimentresultsshowthattheinfi—niteAdaBoostalgorithmbasedonsuppo~vectormachineissuperiortofiniteAdaBoostalgorithm．Theclassificationaccura

6、cyofAdaBoostalgorithmisimproved．Keywords：AdaBoostalgorithm；suppo~vectormachine；stumpkernel；hyperplane；classificationaccuracy成无穷多个弱分类器。要使AdaBoost算法集成无穷多1引言个弱分类器，用现有的AdaBoost算法，反复求出成对的权值W和弱分类器，然后无穷多AdaBoost弱分类器线在机器学习领域，弱学习定理指出只要找到比随机性加权求和，这样实现无穷维AdaBoost算法是比较困难猜测略好的弱学习算法

7、，就可以通过一定的方式构造出的事情。任意精度的强学习算法，AdaBoost算法正是基于该理本文用支持向量机的方法实现无穷维AdaBoost算论的机器学习方法，AdaBoost算法能够集成多个弱分类法，实现的关键是建立一个新的支持向量机核函数，使此器而成为一个强分类器，文献[2]指出由于AdaBoost算核函数集成无穷多个AdaBoost算法弱分类器，文献[4—法集成有限数量的弱分类器，而限制了AdaBoost算法的5]分析了支持向量机和AdaBoost算法之间的联系，为用分类精度；文献[3]指出AdaBoost算法在理论上可以集支持

8、向量机实现无穷维AdaBoost算法提供了理论基础。收稿13期：2009—10ReceivedDate：2009-10基金项目：国家自然科学基金(50909010)资助项目第4期刘冲等：基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法及其应