【摘 要】
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本文提出了一种基于交叉验证和ReliefF的神经网络集成学习算法（CVRNNEn算法）,首先利用交叉验证选取个体网络的训练数据集,然后再对每个训练集进行特征选择,来降低数据集的规模,
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本文提出了一种基于交叉验证和ReliefF的神经网络集成学习算法（CVRNNEn算法）,首先利用交叉验证选取个体网络的训练数据集,然后再对每个训练集进行特征选择,来降低数据集的规模,减少相关性低的特征的对个体网络预测结果的干扰,提高了个体网络的预测精度和个体网络之间的差异度。算法代码在weka3.5.6平台上实现,通过在UCI数据集上仿真实验,和单个RBF网络的预测结果进行比较,得出CVRNNEn算法预测性能更优,从实验上证实了该算法在预测性能上的优势。
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