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自适应提升小波算法研究与实现的中期报告

一、研究背景与意义

在机器学习中，提升方法是一种基本算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。目前，AdaBoost算法是提升方法中较为流行的一种方法，它采用加权投票的方式进行分类。但是，AdaBoost算法也存在一些问题，例如容易受到噪声数据的干扰，对于连续型特征的处理较为困难等。

小波变换是一种多尺度分析的方法，能够将信号分成高频和低频两个部分，对于信号的局部特征能够有较好的描述。因此，在机器学习中，采用小波分析来构建弱分类器，能够更好地挖掘数据的局部特征。同时，将小波提升方法与自适应算法相结合，可以提高算法的鲁棒性和准确性。

二、研究内容与目标

本课题旨在研究小波提升方法，并将其与自适应算法相结合，提高算法的鲁棒性和准确性。具体研究内容如下：

1.研究小波分析的基本原理和方法，了解小波提升方法的基本框架。

2.探究自适应算法的基本原理和方法，将其与小波提升方法相结合，构建自适应提升小波算法。

3.在UCI机器学习库中，选取适当的数据集进行实验验证，比较不同算法的鲁棒性和准确性。

三、研究进展与成果

目前，我们已完成了以下工作：

1.研究了小波分析的基本原理和方法，了解了小波提升方法的基本框架。

2.研究了自适应算法的基本原理和方法，并将其与小波提升方法相结合，构建了自适应提升小波算法。

3.选取了UCI机器学习库中的Iris数据集进行实验验证，比较了AdaBoost算法、小波提升方法和自适应提升小波算法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，自适应提升小波算法相对于其他两种算法具有更高的准确性和更好的鲁棒性。

四、下一步工作计划

下一步我们将完成以下工作：

1.继续在UCI机器学习库中选取不同数据集进行实验验证，评估自适应提升小波算法的性能和优势。

2.对已有算法进行改进，提高算法的效率和准确性。

3.扩展研究内容，探究小波提升方法在其他领域的应用。