基于RBF核函数的集成分类AdaBoost算法研究

摘要：

基于径向基函数的神经网络、支持向量机已被广泛应用于模式分类.为了进一步提高分类的精度,将径向基函数应用于集成的AdaBoost算法,即以RBF神经网络和以RBF核函数的支持向量机分别作为AdaBoost的弱分类器,集成更高精度的强分类.通过对标准数据集的分类实验性能对比,证明了其算法解决分类问题有效性.

关键词：径向基函数、神经网络、支持向量机、AdaBoost算法

所属期刊栏目：12

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：9207-9210,9220