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给出了一种利用禁忌搜索来实现神经网络集成AdaBoosting算法的方法。以AdaBoosting算法中的权值向量为优化对象。对其若干个元素进行扰动，并通过设定其为禁忌对象。以禁忌搜索控制寻优方向，以逼近误差为适值函数。在满足逼近误差或达到进化代数时结束进化。由于禁忌搜索可以避免迂回搜索，从而提高进化效率，使得算法易收敛。通过实例验证了该方法的可行性。