【摘 要】
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BP-AdaBoost算法结合BP神经网络和AdaBoost算法二者的优点,在提高准确率的同时加快训练速度。但传统BP神经网络在训练时可能会出现陷入局部最优的问题,针对此缺陷,提出一种改
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
【基金项目】
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公安部资助项目(2017GABJC38)
论文部分内容阅读
BP-AdaBoost算法结合BP神经网络和AdaBoost算法二者的优点,在提高准确率的同时加快训练速度。但传统BP神经网络在训练时可能会出现陷入局部最优的问题,针对此缺陷,提出一种改进的BP-AdaBoost算法,先采用思维进化算法调整BP神经网络的权值和阈值,再运用优化后的BP神经网络构造多个优化的弱预测器,最后将AdaBoost多分类思想引入改进的BP-AdaBoost算法中,构造多个强预测器判断决策输出结果。将改进的BP-AdaBoost算法与小波神经网络用于上证指数开盘指数的预测中,通过实验对
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