[發(fā)明專利]一種隨機強分類器的構(gòu)建方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611224754.0
• 申請日: 2016-12-27
• 公開（公告）號: CN106874927A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 馬陽玲;楊周旺;劉利剛;王士瑋
• 申請（專利權(quán)）人: 合肥阿巴賽信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 合肥市長遠專利代理事務(wù)所(普通合伙)34119
• 代理人: 劉勇,金宇平

1.一種隨機強分類器的構(gòu)建方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、根據(jù)預(yù)設(shè)的弱分類器個數(shù)n隨機構(gòu)建n個弱分類器；

S2、在原始樣本中有放回的隨機選取與原始樣本個數(shù)相同的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本；

S3、根據(jù)預(yù)設(shè)隨機率隨機選取所述訓(xùn)練樣本中屬性值對所述n個弱分類器進行訓(xùn)練，得到n個弱分類器的最終預(yù)測類別，用投票法綜合每個弱分類器的最終預(yù)測類別得到強分類器的預(yù)測類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的隨機強分類器的構(gòu)建方法，其特征在于，在S3中，根據(jù)預(yù)設(shè)隨機率隨機選取所述訓(xùn)練樣本中屬性值對所述n個弱分類器進行訓(xùn)練，得到n個弱分類器的最終預(yù)測類別，具體包括：

S31、根據(jù)預(yù)設(shè)隨機率隨機選取所述訓(xùn)練樣本中屬性值；

S32、用n個弱分類器分別對所述屬性值加噪聲干擾得到預(yù)測類別，將預(yù)測類別與訓(xùn)練樣本的實際類別進行比較，得到每個屬性的重要性分數(shù)，根據(jù)所述每個屬性的重要性分數(shù)得到最終預(yù)測類別。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的隨機強分類器的構(gòu)建方法，其特征在于，在S3中，所述用投票法綜合每個弱分類器的最終預(yù)測類別得到強分類器的預(yù)測類別，具體包括：獲取所述n個弱分類器的最終預(yù)測類別中的眾數(shù)，并將所述眾數(shù)對應(yīng)的最終預(yù)測類別作為強分類器的預(yù)測類別。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的隨機強分類器的構(gòu)建方法，其特征在于，在S3中，根據(jù)預(yù)設(shè)隨機率隨機選取所述訓(xùn)練樣本中屬性值對所述n個弱分類器進行訓(xùn)練過程是并行的，且n個弱分類器之間互不干擾。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的隨機強分類器的構(gòu)建方法，其特征在于，還包括步驟S4，獲取測試樣本，對測試樣本進行步驟S3操作，得到強分類器的目標預(yù)測類別，將強分類器的目標預(yù)測類別與測試樣本的已知類別進行比較對強分類器進行誤差測試。

6.一種隨機強分類器的構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

弱分類器構(gòu)建模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的弱分類器個數(shù)n隨機構(gòu)建n個弱分類器；

訓(xùn)練樣本創(chuàng)建模塊，用于在原始樣本中有放回的隨機選取與原始樣本個數(shù)相同的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練樣本；

訓(xùn)練模塊，根據(jù)預(yù)設(shè)隨機率隨機選取所述訓(xùn)練樣本中屬性值對所述n個弱分類器進行訓(xùn)練，得到n個弱分類器的最終預(yù)測類別，用投票法綜合每個弱分類器的最終預(yù)測類別得到強分類器的預(yù)測類別。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的隨機強分類器的構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊，包括屬性值獲取子模塊、預(yù)測類別獲取子模塊，

屬性值獲取子模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)隨機率隨機選取所述訓(xùn)練樣本中屬性值；

預(yù)測類別獲取子模塊，用于使用n個弱分類器分別對所述屬性值加噪聲干擾得到預(yù)測類別，將預(yù)測類別與訓(xùn)練樣本的實際類別進行比較，得到每個屬性的重要性分數(shù)，根據(jù)所述每個屬性的重要性分數(shù)得到最終預(yù)測類別。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的隨機強分類器的構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊，具體用于：獲取所述n個弱分類器的最終預(yù)測類別中的眾數(shù)，并將所述眾數(shù)對應(yīng)的最終預(yù)測類別作為強分類器的預(yù)測類別。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的隨機強分類器的構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊，具體用于：根據(jù)預(yù)設(shè)隨機率隨機選取所述訓(xùn)練樣本中屬性值對所述n個弱分類器進行訓(xùn)練過程是并行的，且n個弱分類器之間互不干擾。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的隨機強分類器的構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，還包括測試模塊，測試模塊用于獲取測試樣本，對測試樣本進行訓(xùn)練模塊操作，得到強分類器的目標預(yù)測類別，將強分類器的目標預(yù)測類別與測試樣本的已知類別進行比較對強分類器進行誤差測試。