支持向量机与AdaBoost的结合算法研究

• 作者: 任芳 张晓龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 增强法 自适应增强算法 算法优化
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 77-78,110
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.01.023

摘要

将支持向量机与AdaBoost算法相结合,称其为Boost-SVM.从提升泛化性能和预测精度等方面对支持向量机的学习算法进行了研究与比较.Boost-SVM实验结果表明,该算法提高了支持向量机的预测精度并优化了学习机的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓龙	武汉科技大学计算机科学与技术学院	49	652	13.0	24.0
2	任芳	武汉科技大学计算机科学与技术学院	1	53	1.0	1.0