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朱玉莲 《南京航空航天大学学报(英文版)》2010,27(3)
Bagging方法无法在稳定的分类器(如最近邻分类器)上构建多样的分量分类器,因此它不适合于稳定的分类器.同时,小样本特性Bagging也很难应用于人脸识别等任务中.本文提出了一种局部Bagging(L-Bagging)方法以同时解决上述两个问题.L-Bagging和Bagging的主要区别是L-Bagging在每个事先划分好的局部区域内进行自助集的采样而不是如Bagging那样在原始的样本集上采样.由于局部区域的维数通常远远小于训练样本数,并且分量分类器又是构建在不同的局部区域上的, 因此 L-Bagging方法不仅有效地解决了小样本问题,而且产生了更多样的分量分类器.在4个标准的人脸数据库(AR,Yale,ORL和Yale B)上的实验结果表明所提出的L-Bagging方法是有效的,并且对光照、遮挡及轻微的姿态变化是鲁棒的. 相似文献
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研究了二阶多智能体系统跟踪一致问题。针对相对速度信息未知的网络,分析了有时滞和无时滞情况下网络的稳定性,给出了系统能够实现跟踪一致的条件。最后,通过仿真表明所提协议比现有协议性能更好。 相似文献
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