论文部分内容阅读
将遗传算法应用于以SVM为弱分类器的AdaBoost算法，产生了一种识别率高，泛化能力好的强分类器，本文称之为GA-AdaBoostSVM算法。该算法先训练多个支持向量机作为弱分类器，然后用AdaBoost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器，在组合的同时采用遗传算法对各弱分类器的权值进行全局寻优。此算法特点在于：（1）传统的AdaBoost算法，对所有弱分类器的权值无法给出一个最优的组合，GA—AdaBoostSVM算法用遗传算法对弱分类器的权值进行全局寻优，得到的强分类器具有更高的识别准确率。（2）为