神經網絡集成及其在分類和回歸問題中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、神經網絡集成是一種可以顯著地提高神經網絡系統(tǒng)泛化能力的方法,它通過簡單地訓練多個神經網絡并將其結果進行合成來實現(xiàn)。神經網絡集成實現(xiàn)方法的研究主要集中在兩個方面,即怎樣將多個神經網絡的輸出結論進行結合以及如何生成集成中的個體網絡,包括如何有效地應用有限的樣本集。選擇性集成可以有效地降低神經網絡集成學習的泛化誤差。本文結合實際問題,針對現(xiàn)有方法的不足提出了動態(tài)選擇性集成和模糊核聚類集成的新方法,并利用核主元分析對高維故障樣本進行特征提取,進

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