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针对单一极限学习机(ELM)在癫痫脑电信号研究中分类结果不稳定、泛化能力差的缺陷,提出一种基于互信息(MI)的Ada Boost极限学习机分类算法。该算法将Ada Boost引入到极限学习机中,并嵌入互信息输入变量选择,以强学习器最终的性能作为评价指标,实现对输入变量以及网络模型的优化。利用小波变换(WT)提取脑电信号特征,并结合提出的分类算法对UCI脑电数据集以及波恩大学癫痫脑电数据进行分类。实验结果表明,所提方法相比传统方法以及其他同类型研究,在分类精度和稳定性上有着明显提高,并具有较好的泛化性能。