【摘 要】
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基于模糊聚类思想，提出了一种神经网络集成方法．由训练数据的模糊聚类结果，把训练数据划分成相交子集，基于各子集生成集成的个体神经网络．由于各子集所包含的数据和数据的类别各不
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,扬州大学信息工程学院
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基于模糊聚类思想，提出了一种神经网络集成方法．由训练数据的模糊聚类结果，把训练数据划分成相交子集，基于各子集生成集成的个体神经网络．由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同，因而个体神经网络性能和结构存在差异．子集个数确定集成中个体神经网络个数．另外，基于隶属度函数计算公式，提出了个体神经网络输出结论结合方法．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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