【摘 要】
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神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行融合,可以显著地提高学习系统的泛化能力.本文从神经网络集成构造过程综述了提高神经网络集成性能的方法,针对目前集成方法研究中网络生成过程和决策过程集成输出不一致的问题,本文提出一种新的集成模式-紧凑神经网络集成模式,该模式在同一个学习过程中同时优化成员网络结构参数和成员网络的权重,从而可望使训练过程与决策过程一致,并有望使网络集成的稳定性和泛化性得到提高
【机 构】
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西安交通大学润滑理论及轴承研究所,西安,710049;西安工业大学 西安交通大学润滑理论及轴承研究
【出 处】
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2006年全国振动工程及应用学术会议
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神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行融合,可以显著地提高学习系统的泛化能力.本文从神经网络集成构造过程综述了提高神经网络集成性能的方法,针对目前集成方法研究中网络生成过程和决策过程集成输出不一致的问题,本文提出一种新的集成模式-紧凑神经网络集成模式,该模式在同一个学习过程中同时优化成员网络结构参数和成员网络的权重,从而可望使训练过程与决策过程一致,并有望使网络集成的稳定性和泛化性得到提高.
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