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基于新型进化规划的异构神经网络集成算法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:4
摘 要:为了进一步提高集成算法的泛化性能,增强个体网络生成过程的客观性,提出一种基于新型进化规划的异构神经网络集成算法.该算法首先利用改进的进化规划生成多个异构的最优网络,然后对异构网络进行组合求解.仿真实验
  • 【题 名】基于新型进化规划的异构神经网络集成算法
  • 【作 者】王立 朱学峰
  • 【机 构】华南理工大学自动化科学与工程学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第1期 86-90页 共5页
  • 【关键词】进化规划 神经网络集成 异构神经网络 Bootstrap采样 泛化性能
  • 【文 摘】为了进一步提高集成算法的泛化性能,增强个体网络生成过程的客观性,提出一种基于新型进化规划的异构神经网络集成算法.该算法首先利用改进的进化规划生成多个异构的最优网络,然后对异构网络进行组合求解.仿真实验表明,文中算法能够克服传统集成算法中成员网络结构固定、缺乏个体精度的缺点,具有比传统集成算法更好的泛化性能和更少的随机不确定因素.
 
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  • (1) 进化规划,神经网络集成,异构神经网络,Bootstrap采样,泛化性能
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