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提出一种动态性神经网络集成方法,该方法针对若干不同的神经网络,采用加权最近邻技术收集它们的泛化误差信息构成性能矩阵,在此基础上动态选择泛化误差较小的神经网络,经过动态平均形成集成的最终输出结果.实验表明,与其它方法相比,该方法具有令人满意的性能.
一种动态性神经网络的集成方法
【摘 要】
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提出一种动态性神经网络集成方法,该方法针对若干不同的神经网络,采用加权最近邻技术收集它们的泛化误差信息构成性能矩阵,在此基础上动态选择泛化误差较小的神经网络,经过动
【机 构】
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北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年3期
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