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基于遗传寻优的双阈值型AdaBoost分类器 下载：77 浏览：442

张梦娇 叶庆卫 陆志华 周宇 《数据与科学》 2020年6期

摘要:
针对双阈值型AdaBoost分类器存在搜索弱分类器过程复杂和训练耗时长的问题,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传寻优的双阈值型AdaBoost分类器。该方法通过对特征和两个阈值的编码来寻找弱分类器,利用遗传算法的全局寻优性,能够快速寻找到最佳弱分类器,减少训练时间。另外,在此基础上提出设置两阈值之间最小间距的方法,增强其抗干扰能力,具有更好的鲁棒性。为验证实验效果,对MIT-CBCL人脸库提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行验证。实验结果显示,改进后的双阈值型AdaBoost分类器比经典AdaBoost分类器在训练时间上提升了5倍,比双阈值型AdaBoost分类器提升了18倍,具有更快的收敛速度。与此同时,因为增加了两阈值之间的最小间距,改进后的算法具有更强的抗噪性能。

基于伪随机序列的射频EAS检测技术 下载：65 浏览：281

方元1 刘太君1 谢晋雄2 叶焱1 许高明1 汪锐1 《数据与科学》 2019年2期

摘要:
针对EAS系统工作环境电磁干扰复杂多变的问题,提出一种基于伪随机序列的EAS系统标签检测技术,充分发挥伪随机序列抗干扰能力强、保密性好的优势,解决强噪声干扰情况下EAS系统识别距离短的难题。同时,采用最大保留双阈值法,以便进一步降低系统虚警率。最后在实际应用环境中对系统进行了性能测试实验。测试结果表明,与采用传统标签识别技术的EAS系统相比,本文所提出的检测技术可以有效地提高在干扰环境下EAS系统的检测距离,同时降低系统的虚警率,具有良好的工程应用前景。

改进的双阈值小波去噪方法 下载：73 浏览：481

朱庆垚 余谅 《计算机研究与应用》 2018年12期

摘要:
小波变换常用于信号去噪。传统的小波阈值去噪方法包括硬阈值方法和软阈值方法。硬阈值方法容易产生Gibbs震荡现象；软阈值处理后的小波系数存在固定偏差,去噪效果受到影响。结合目前提出的阈值方法,提出一种改进的双阈值函数。改进的阈值函数在阈值处连续,并且处理后的小波系数不存在固定偏差。经过仿真实验结果,该函数的去噪效果得到一定的提升,并且Gibbs震荡现象得到抑制；另外,去噪后信号的信噪比有所提高,均方误差减少明显。
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