【摘 要】
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针对水声目标识别中常被忽略的数据不平衡问题,提出一种随机子空间AdaBoost算法(RSBoost)。通过随机子空间法在不同水声特征空间上提取子训练样本集,在各个子训练样本集上训
【机 构】
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海军潜艇学院航海观通系; 91154部队;
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针对水声目标识别中常被忽略的数据不平衡问题,提出一种随机子空间AdaBoost算法(RSBoost)。通过随机子空间法在不同水声特征空间上提取子训练样本集,在各个子训练样本集上训练基分类器,将其中少类间隔均值最大的基分类器作为本轮选定的分类器,迭代形成最终集成分类器。在实测数据上进行试验,利用F-measure和G-mean两个准则对RSBoost算法和AdaBoost算法在不同特征集上的性能进行评价。试验结果表明:相对于AdaBoost算法,RSBoost算法在F-measure准则下的平均值由0.07提升到0.22,在G-mean准则下的平均值由0.18提升到0.25,说明在处理水声数据不平衡分类问题上,RSBoost算法优于AdaBoost算法。
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