负相关学习相关论文
通过实验对新开采的原油性质进行一系列分析的过程称为原油快速评价,简称为原油快评。它在石油炼制工艺过程中占有重要作用,为原油......
在室内定位技术中,应用最广泛的就是Wi Fi无线传感器。目前大多数基于Wi Fi室内指纹定位都采用两阶段法,第一阶段通过离线收集并记......
近年来,人工智能技术在人类生活中的各个领域都得到了广泛地应用。特别是机器学习技术在分类、聚类以及回归等众多知识任务中都取......
近些年，储存池计算（Reservoir Computing，RC）技术发展迅猛，作为RC代表的回声状态网络(Echo State Network，ESN)被广泛关注和研究。ESN是......
为缓解能源危机和资源的不合理开采带来的环境问题,风能等绿色无污染的能源得到了广泛应用。通过风力发电一方面可以减少煤炭等的......
声纹识别是当前生物特征识别的一个热门方向,并且在相关领域得到了广泛的应用。但是在大量的应用场景下,训练数据无法一次性获得,......
在入侵检测中使用单个的支持向量机容易因“单点失效”而危害系统安全.提出一种基于支持向量机集成的方法来进行入侵检测.它采用负......
为了进一步提高支持向量机集成的泛化性能，提出一种基于文化算法和负相关学习的选择性支持向量机集成。通过bootstrap 技术产生......
增量学习(Incremental Learning)是机器学习领域的一个研究热点，在很多领域都有广阔的应用前景。负相关学习(Negative Correlation ......
本文提出了一种新的基于深度负相关学习的WiFi室内定位模型。通过负相关学习约束,多个学习器能学习到不同的表征特性,从而有效降低......
人工神经网络集成技术是神经计算技术的一个研究热点,在许多领域中已经有了成熟的应用。神经网络集成是用有限个神经网络对同一个......
为有效提升支持向量机的泛化性能,提出基于加速遗传算法的选择性支持向量机集成。通过Bootstrap技术产生并训练得到多个独立子SVM,......
提出一种基于进化规划的神经网络群的自动设计方法.该方法不仅使得神经网络群中的个体网络倾向于完成不同的子任务,同时各神经网络......
在齿轮的剩余寿命预测中,针对传统方法需要人工提取特征和单个网络模型在泛化能力不好的问题,提出一种深度置信网络(DBN)集成模型......
为了提高货币识别率,提出了用负相关学习算法来提高神经网络集成的泛化能力。将紫外光照射下的纸币图片作为实验样本,将负相关学习......
在人侵检测中使用单个的支持向量机容易因“单点失效”而危害系统安全．提出一种基于支持向量机集成的方法来进行人侵检测．它采用负相......
在分析图书剔旧工作的基础上，指出用智能的方法解决图书剔旧问题的必要性。提出了可以用神经网络集成技术来解决该问题，并给出一种动......
针对目前入侵检测中存在的误检率高、对新的入侵方法不敏感等问题，提出了一种基于神经网络集成的入侵检测方法。使用负相关法训练神......
针对当前神经网络集成方法在提高泛化能力方面的不足,提出了神经网络动态集成技术。该技术首先对神经网络集成中的个体之间进行负......
在回顾以往神经网络集成的研究成果基础上,提出一种新的负相关学习方法,该方法易于执行,计算量小,有效的消除了学习中的复合线性问......
为了进一步提升支持向量机泛化性能,提出一种基于双重扰动的选择性支持向量机集成算法。利用Boosting方法对训练集进行扰动基础上,......
基于负相关异构网络,提出了一种增量构造异构神经网络集成(NNE)的方法.该方法在训练成员网络时,不仅调整网络的连接权值,而且动态......
传统的神经网络集成中各子网络之间的相关性较大,从而影响集成的泛化能力。为此,提出用负相关学习算法来训练神经网络集成,以增加......
选矿是将原矿石经过复杂的物理/化学变化分离成有用矿物和脉石并使有用矿物富集起来的一种流程工业过程。该过程由一系列的复杂工......
为有效提升支持向量机泛化性能，提出了基于差分进化算法和负相关学习的选择性支持向量机集成。通过bootstrap技术产生并训练得到多......
该文针对Win32PE病毒种类多,破坏力强的特点,提出一种基于神经网络集成的病毒检测方法。神经网络集成采用负相关学习方法进行训练,......
传统的BP神经网络泛化能力较差,易于陷入局部最优。为此,提出并将基于负相关学习法的神经网络集成应用于模拟电路故障诊断的研究。......
为了平衡集成学习中多样性与准确性之间的关系,并提高决策分类器的泛化能力,提出一种基于负相关学习和AdaBoost算法的支持向量机(S......
提出一种异构神经网络集成的协同构造算法(HNNECC).首先利用进化规划同时进化网络拓扑结构和连接权值,生成多个异构最优网络,然后......
提出了一种基于小生境的负相关神经网络集成算法.所提方法结合了负相关学习和进化算法,采用同时训练的方式对多个神经网络进行训练......
对于前臂截肢者,可通过残余肌肉的表面肌电信号进行手部动作识别以控制肌电假手,从而提高前臂截肢者的生活质量。由于前臂截肢者残......
传统的神经网络(NNS)是一种机器学习技术,其有着训练时间长,易陷入局部最优和需要人为干预等诸多缺点。最近,超限学习机作为前馈网......
论文的第一个工作是关于集成学习的研究。在机器学习领域,我们把具备从经验知识中学习能力的系统或者模型叫做学习器。一般来说训......
随着电子系统的规模越来越大、性能越来越高和构造越来越复杂,对系统中模拟电路的测试和故障诊断提出了紧迫的需求,而基于神经网络......
磨机负荷是与磨矿过程生产效率、产品质量、能源消耗密切相关的重要指标。由于封闭旋转运行的工作特点,球磨机负荷参数难以直接有......
提出一种基于负相关学习理论的支持向量机集成方法，该方法能有效解除各支持向量机之问的相关性，使得集成个体有较大的差异。并采用了......
