基于改进的PSO算法的神经网络集成

来源 :复旦学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：intangibly

【摘要】

：

提出了一种新的神经网络集成结论生成方法,即基于可重复采样技术(Bootstrap)的粒子群优化(PSO)算法--BPSO算法,通过限制组合权值的范围来减小"多维共线性"的影响,还利用采样

【作者】

：

施彦黄聪明侯朝桢

【机构】

：

北京理工大学,北京理工大学

【出处】

：

复旦学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2004年5期

【关键词】

：

神经网络集成权值粒子群优化 PSO算法泛化能力适应度函数生成方法对集组合共线性 neural network ensembles combina

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提出了一种新的神经网络集成结论生成方法,即基于可重复采样技术(Bootstrap)的粒子群优化(PSO)算法--BPSO算法,通过限制组合权值的范围来减小"多维共线性"的影响,还利用采样技术构造不同的适应度函数,增加"粒子"的多样性从而便于在一定范围内灵活调节组合权值,并减小噪声对集成的影响.实验表明,BPSO算法是优化组合权值的有效方法,提高了神经网络集成的泛化能力.

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