[发明专利]一种基于成本Adaboost算法的子女协同老年人财产安全检测方法

权利要求书

1.本发明所述的一种基于成本Adaboost算法的子女协同老年人财产安全检测方法，包括以下步骤：

1)构造成本因子：为了在给老年人提供便捷的财产与资金管理服务的同时，保障老年人财产安全，检测方法在分类资金活动时，将把正常的资金活动分类为异常活动的结果视为应当尽力避免的情况。对于数据集中的样本samp_i，令C_rw表示将把正常的资金活动分类为异常活动，sig(C_rw，samp_i)表示将samp_i分类为C_rw的概率，则成本表示如下

其中表示将samp_i分类为C_rw的代价，若分类错误则调高成本因子，反之降低其值，成本因子为

2)输出提升后的分类器：令样本集合为

samp_i∈SAMP，cata_i∈CATA，CATA＝{-1，1}，W_j(i)为samp_i在第j轮迭代时的分布权重，其初始值W₁(i)由算法初始化过程给定，m为样本集合中的样本量。选取二叉聚簇分类器作为弱分类器，令h_j为根据W_j分布对二叉聚簇分类器进行训练得到的弱假设，则有：

h_j：SAMP→CATA；

E_j为弱假设h_j的误判率，其计算方法为：

令弱假设h_j的权重为则有：

令NORM_j为使得W_j+1(i)为一个分布的归一化算子，则有：

对于权重W_j(i)的更新为：

分类器CLF(samp_i)＝sig(f(samp_i))，其中f(samp_i)为：

其算法过程如表1所示：

表1基于成本Adaboost算法

3)子女协同过程：对于分类数据集中缺少预测值cata_i或权重更新超过阈值的案例，由系统向系统中老人的注册子女发送，确权提示，子女确权操作结果，将作为cata_i代入模型重新参与分类器生成。