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基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法
基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法
来源 :山东科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:polaris20092009
【摘 要】
:
为了提高神经网络集成中个体网络的差异性,并减少将集成用于预测时的计算量,本文结合粒子群优化算法和个体网络的并行学习机制,提出了一种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成
【作 者】
:
李玲玲
刘希玉
卢树强
【机 构】
:
山东师范大学信息科学与工程学院,山东警察学院教务处
【出 处】
:
山东科学
【发表日期】
:
2007年4期
【关键词】
:
神经网络集成
粒子群优化算法
并行学习
泛化误差
neural network ensemble
particle swarm optimization
p
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为了提高神经网络集成中个体网络的差异性,并减少将集成用于预测时的计算量,本文结合粒子群优化算法和个体网络的并行学习机制,提出了一种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成构造方法。实验表明,和传统的集成构造方法相比,该构造方法具有比较好的性能。
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