【摘 要】
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为选择差异度大的集成个体,构建精确度高的集成网络,。本文提出一种利于ABC算法（蜂群算法）去除冗余个体,新的选择性神经网络集成构造算法。该算法首先用可重复采样技术训练大量
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为选择差异度大的集成个体,构建精确度高的集成网络,。本文提出一种利于ABC算法（蜂群算法）去除冗余个体,新的选择性神经网络集成构造算法。该算法首先用可重复采样技术训练大量集成个体,继而采用蜂群算法,将网络集成预测误差作为优化目标函数,选择集成个体。并通过实验,在UCI数据集上,与传统算法进行了实验对比。实验结果表明,该算法无论从效率、精度、预测误差均优于传统算法。
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