【摘 要】
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本文基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,扬州,225009
【出 处】
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第十六届全国测控、计量、仪器仪表学术年会
论文部分内容阅读
本文基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个体神经网络构成神经网络集成.集成时,计算每个测试样本分别到每个模糊聚类中心的距离,并用这个距离估计该样本属于各类的隶属度,最后对每个神经网络的结果用求得的隶属度进行加权集成.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.
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