神经网络集成相关论文
操作系统（OS）识别工具对于渗透测试的侦察阶段至关重要。传统上的操作系统识别是使用基于指纹数据库的主动或被动工具进行的操作系统......
本文提出基于神经网络集成的决策树分类器算法,以神经网络集成作为学习系统的前端,利用其产生C4.5决策树分类器所用数据集,产生具......
随着我国制造业的不断发展,机床正发挥越来越重要的作用,但是由于设计、操作和管理等多方面的因素,机床在运行时的能耗远远偏离正......
短期负荷预测是电力系统运行中一项重要的基本工作，是制定发电计划的依据。电力市场形势下，短期负荷预测对于电网的经济运行有着重要......
人工神经网络已经在很多领域得到了成功的应用，但由于缺乏严密的理论体系的指导，其应用效果往往取决于使用者的经验。Hansen和Salamo......
脱机手写数字识别在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等方面有着极其重要的应用，这些涉及到财会金融等领域的数字识别对识别......
光学小波变换是近年来发展起来的实时处理信号的一种方法,它结合了小波变换和光信息处理的优点,以并行性和高速实时性为特点,为图......
目前P2P技术应用越来越广泛,但该应用最主要的问题是消耗大量网络带宽,并带来版权、安全和垃圾信息等问题。因此必须对P2P流量进行......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像自动目标识别(AutomaticTarget Recognition, ATR)技术是在无人为干涉的情况下，......
神经网络集成技术是神经计算技术的一个研究热点,在许多领域已经有了成熟的应用。神经网络集成是一项相当成功的技术,它用有限个神......
集成学习已经成为机器学习的重要研究方向之一，它可以显著地提高学习系统的泛化性能，特别是对于不稳定的学习算法效果更加明显，例如神......
互联网的飞速发展使人与人之间的交流超越了时间和空间的限制，打破了国家与地区间有形和无形的壁垒，实现了全球性的资源共享，但同时也......
模式分类是许多工程领域如自控监测、图像识别、故障诊断、物料配制、医疗诊断等领域广泛应用的一种关键技术。经典的模式分类方法......
财务预测是财务管理循环中的决定性环节，财务预测对于提高企业经营管理水平和经济效益有着十分重要的作用。企业利用财务预测模型进......
随着计算机网络技术的飞速发展以及广泛应用,计算机网络安全成了越来越重要的问题。如何能快速、准确、有效地识别己有的攻击和日......
近年来,神经网络集成技术已成为机器学习领域研究的热点之一,它可以获得比单个神经网络更好的泛化能力和稳定性,其中的选择性集成......
目前,神经网络集成技术已经被广泛应用于回归和分类等诸多领域。提高预测和分类的精度作为其应用的一种是目前很多决策领域面对的......
随着计算机网络技术的飞速发展以及广泛应用,计算机网络安全成了越来越重要的问题。入侵检测作为一种主动防御技术,弥补了传统安全......
神经网络集成研究中个体网络生成方法应用较广的是Boosting类算法和Bagging类算法。Boosting类算法由于其权值的调整倾向于“困难......
学习方法的泛化能力、学习效率和易用性是机器学习及其应用过程中所面临三个关键性问题。神经网络集成学习通过训练多个神经网络并......
随着计算机网络的普及和信息技术的不断发展，网络在人们生活中的作用越来越大，网络中的文本信息也不断积累，种类复杂多样，文本分类系统......
在全球人口老龄化背景下,老年人跌倒事件的发生愈发频繁,近年来已经引起了社会的广泛关注。为了减少因跌倒对老年人造成的伤害,相......
顾客满意度是衡量服务质量的一项重要指标。采用模型化的方法对基于顾客感知的顾客满意程度进行研究,不仅能够有效地评估和预测顾......
随着市场经济的发展,实现对企业财务失败的有效预测已成为当前金融业、企业界和政府管理机构的迫切需求.近年来,西方国家已经掀起......
随着互联网技术的发展和电子商务的蓬勃生长,网络数据信息以指数级别的趋势增长,用户不得不耗费大量的时间去搜索自己想要的信息和......
智能交通系统是目前世界交通领域的前沿研究课题,车辆牌照识别系统作为智能交通系统的重要组成部分,在现代交通管理中起着重要的作......
神经网络是基于生理学的仿生模型,近年来,越来越多的应用于各个领域,尤以模式识别最为成功。但人工神经网络的理论研究主要着眼于......
随着现代经济的发展，在供应链环境中企业与供应商的关系发生了很大的变化，由原来的“竞争对手”变成了“合作伙伴”.这种关系的转变......
股票市场是一个具有混沌现象的非线性动力系统，其指数的变化趋势是一种复杂的非线性时序函数，用传统的方法很难给予精确表述，从而影响......
基于神经网络和神经网络集成理论提出了一种多传感器信息的数据融合结构,并将其用于机器人的障碍物的识别,提高了系统的识别效率,......
机场噪声中的异常情况拥有很大价值,利用它能够及时完善飞机和机场的设备.结合机场噪声监测点的分布特点以及噪声数据特点,提出一......
神经网络集成可以显著提高神经网络的泛化性能.传统的集成方法中大都采用将训练的所有网络直接进行组合的方式形成集成网络,而实际......
利用BP神经网络模拟了钻井液的粒度分布与钻井液处理剂种类及加量之间的关系,并采用神经网络集成的方法提高模型的泛化能力。利用......
针对导弹伺服机构液压源液面下降的问题,根据导弹伺服液面实测数据,采用支持向量机、神经网络集成和最小二乘多项式拟合3种数据驱......
提出了一种基于小波变换和群智能演化的神经网络集成预测新模型,对日前交易边际电价进行预测。首先利用小波变换将历史边际电价序......
提出一种定义属性重要度的方法,并根据属性的重要度测量元素之间的距离,以确定训练集的聚类情况.由于聚类的不确定性,提出利用粗糙......
为有效提高神经网络集成的泛化能力,先利用量子粒子群和主成分分析提高集成个体的泛化能力,再利用泛化能力强的支持向量机回归集成......
针对传统洪灾损失评估存在精度低、速度慢等问题，首先提出基于神经网络集成的洪灾损失评估方法技术路线；其次，以鄱阳湖区某县为研究对......
船舶碰撞危险度的确定是保证海上船舶航行安全的重要问题,也是一个复杂的过程,受很多因素的影响,具有很强的非线性特征。神经网络......
说话人识别研究中采用的语音信号特征同时包含了语义信息和话者信息,二者相互影响,给识别带来了很大的困难。为解决这个问题,我们......
[目的]探讨基于CPN神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型的效果.[方法]借助神经网络集成方法对从36个蛋白质提取的共4 000个氨基......
针对单一神经网络存在精度低、泛化能力弱等问题,提出了基于神经网络集成的阵地工程效能评估模型。结合某合成旅阵地工程规划方案......
针对差异性是集成学习的一个重要条件,研究基于模糊聚类技术提高神经网络集成差异性的方法。提取大量弱分类器的权值和阈值并作为......
神经网络集成是机器学习和神经计算重要研究领域，通过训练有限个神经网络个体，并将其结论进行适当的合成，可以极大提高学习系统的泛化......
提出了一种基于粗糙集的属性约简方法对经由PCA处理后的人脸特征进行提取,随后使用一种神经网络集成的方法对约简后的人脸数据进行......
在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征,基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法。小波变换能有效地提取字......
