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在Bagging算法基础上,运用马田系统进行特征选择,形成双重扰动改善神经网络集成的分类性能.实验表明,双重扰动增加了集成网络个体精度和差异度,基于MTS-Bagging算法的分类性能相比于Bagging有明显提高.
基于MTS特征选择的神经网络集成方法
【摘 要】
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在Bagging算法基础上,运用马田系统进行特征选择,形成双重扰动改善神经网络集成的分类性能.实验表明,双重扰动增加了集成网络个体精度和差异度,基于MTS-Bagging算法的分类性
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2012年6期
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