作　　者： ; ;

机构地区： 暨南大学信息科学技术学院计算机科学系

出　　处： 《计算机应用研究》 2005年第4期114-115,142,共3页

摘　　要： 应用遗传方法产生“弱”分类器,按照Boosting(推进)的思想,改变每一代遗传操作中训练实例的权重,并以整体结合方式确定未在训练集中的实例类型,有效地改进了遗传分类算法。 The method produces weak classifier using genetic algorithm, and according to Boosting method, updates the weight of training instances and classifies the instances not in training set by ensemble method. It improves genetic classification algorithm effectively.

关 键 词： 遗传算法 分类 推进

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]