【摘 要】
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构建一个基于Boosting的瀑布型分类器往往要花费巨大的计算代价，该文提出一种改进的Boosting瀑布型分类器训练算法，利用不同层级分类器之间的共享信息复用来提高训练速度。该文
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300163,61272223)资助课题
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构建一个基于Boosting的瀑布型分类器往往要花费巨大的计算代价，该文提出一种改进的Boosting瀑布型分类器训练算法，利用不同层级分类器之间的共享信息复用来提高训练速度。该文提出的瀑布型分类器训练方法在两个层次上复用已获得的层级分类器中的信息。在分类器层次上，前一个层级分类器在新的层级分类器训练过程中成为第1个特征，并在当前层级分类器的训练样本集上进行适应性学习；在特征层次上，每一级分类器都直接保留所有前面层级分类器已经学到的特征，并重新在当前层级分类器的训练样本集上进行适应性学习。最后，再通过学习
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