分类是机器学习最重要的任务之一。分类器的性能主要受结构和参数权重的影响。其中,参数权重的优化仍是一个难以求解的问题。为了增强分类算法的性能,许多参数权重的优化算法被提出。传统的优化方法例如梯度下降,仍有易陷入局部最优、收敛性差等不足。通常参数权重的优化需要在实数范围内搜索最优解,是一个计算复杂度非常高的问题。基于概率搜索机制的智能优化算法具有良好的寻优性能,如差分进化算法、粒子群优化算法等,已经成功用于该类问题的求解,然而该类问题仍未完全解决。作为一种新提出的智能优化算法,基于杂种优势理论的杂交水稻算法具有寻优速度快、搜索能力强的优点。因此,本文尝试将杂交水稻算法用于优化机器学习分类算法中出现的权重优化问题,以探索其在机器学习领域应用的潜力,主要工作如下:1.利用杂交水稻算法优化机器学习分类器的特征权重。本文提出了基于杂交水稻算法加权的K最近邻分类器和基于杂交水稻加权的朴素贝叶斯分类器,并进行了原始分类器和基于智能优化算法改进的分类器的对比实验,结果表明通过杂交水稻算法杂交、自交的育种机制对K最近邻算法和朴素贝叶斯算法的特征权重进行寻优,训练出了性能更佳的分类器。2.将杂交水稻算法用于分类器集成算法,对多分类器的集成权重进行优化,提高分类器的泛化性能。通过对基分类器进行差异性度量,选取差异性较大的基分类器进行集成,利用杂交水稻算法的搜索能力,找寻最优的权重向量,从而得到具有更高精度的分类器集成模型。3.将本文提出的算法应用于解决遥感领域的图像分类问题,探究基于杂交水稻算法优化的机器学习分类算法在遥感图像领域的适用性。总的来看,本文将杂交水稻算法用于K最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器以及分类器集成的权重优化问题中,并使用部分机器学习公开数据集和遥感图像对其进行测试,实验结果表明本文提出的算法能有效地提升分类器的分类精度和鲁棒性,特别是当实际应用中数据集出现样本多噪点、特征冗余等问题时,改进后的分类器的分类正确率有所提高,在机器学习的性能优化中具有一定的潜力,在遥感图像领域有着广阔的应用场景。