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神经网络集成方法是近年来提出的一种利用多个神经网络个体之间的差异来改善神经网络泛化性能的方法。本文提出了一种根据相关系数选择前馈神经网络分类器个体来实现集成的方法,以个体网络输出与标准输出的差向量之间的相关系数作为各个网络之间差异性的度量标准,按照这个标准选择组成集成的神经网络个体，再按相对多数投票原则得到集成结论，分析和实验表明了本算法的合理性和有效性。