连续型Adaboost算法研究

摘要

现阶段的人工智能与模式识别工作中,连续型Adaboost算法以其良好的识别率和极快的识别速度得到了越来越多的应用.鉴于此,认真研究了连续型Adaboost算法的理论基础,细致分析了基于连续型Adaboost算法的分类器的训练流程,对算法中涉及到的数学量之间的关系进行了探讨,对算法中涉及到的数学过程进行了定量推导,对训练过程中出现的问题的成因进行了定性分析,最后对如何提高连续型Adaboost算法的性能提出了若干建议.