【摘 要】
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该文分析了神经网络集成中成员神经网络的泛化误差、成员神经网络之间的差异度对神经网络集成泛化误差的影响,提出了一种并行学习神经网络集成方法;对参与集成的成员神经网络
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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该文分析了神经网络集成中成员神经网络的泛化误差、成员神经网络之间的差异度对神经网络集成泛化误差的影响,提出了一种并行学习神经网络集成方法;对参与集成的成员神经网络,给出了一种并行训练方法,不仅满足了成员网络本身的精度要求,还满足了它与其余成员网络的差异性要求;另外,给出了一种并行确定集成成员神经网络权重方法.实验结果表明,使用该文的成员神经网络训练方法、成员神经网络集成方法能够构建有效的神经网络集成系统.
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