神经网络集成相关论文
雷达探测中,目标识别是关键问题.借助人工智能技术提高雷达目标识别性能是近几年的研究热点.针对神经网络运用于雷达目标识别时存......
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......
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行融合,可以显著地提高学习系统的泛化能力.本文从神经网络集成构造过程综述了提高......
利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权,并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初......
神经网络集成是一种有效的工程应用方法,其品质主要决定于单个网络的误差和网络间的差异度.本文提出了集成网络间的结构差异度的概......
神经网络集成(Neural Network Ensemble)是一种非常有效的工程化神经计算方法.当这种集成用作分类器时,集成的输出通常由个体网络......
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......
A clustering algorithm based selective neural networks ensemble (CLUSEN) is proposed to predict the degree of malignancy......
Chemical processes are complex, for which traditional neural network models usually can not lead to satisfactory accurac......
介绍了基团贡献人工神经网络集成法的原理,综述了其在各种物性估算中的应用(如有机物的临界参数、常压凝固点、闪点、比容积及偏心......
应用人工神经网络,对油基钻井液体系在不同密度和高温高压条件下的Φ3、塑性黏度和动切力3个流变性参数进行预测.在模型训练中,采......
应用人工神经网络，对油基钻井液体系CQ-WOM在不同密度和高温高压条件下的Φ3、塑性黏度和动切力三个流变性参数进行预测.在模型......
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，......
人类各种常见疾病都属于复杂疾病。它们不是由单一基因所决定的，而是由多基因、多因素、遗传和环境共同作用的结果。因此，对于复杂疾......
交通流量预测对于进行交通规划、交通诱导、交通管理、交通控制与安全等,均具有重要的意义,已成为交通工程领域重点研究课题,智能......
该文以数字图象模式识别为研究对象,研究使用模糊技术,集成技术及两者的结合来提高模式识别系统的识别率.模糊技术方面,该文主要对......
本文对集成学习的以下几个方面进行了深入研究，包括增强集成学习系统的可理解性、基于集成学习的归纳学习方法、集成学习在文本挖掘......
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......
Ｊｅｆｆｃｏｔｔ裂纹转子动力特性的研究朱厚军 赵 玫 王德洋 1 77 1………………………………………………………磁流变耗能器的阻尼......
吴建生，副教授，陕西成阳人，柳州师范高等专科学校学术带头人、学科带头人，现为IEEE会员，中国人工智能学会神经网络与智能计算专业会员，中......
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以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然......
针对单个神经网络难以对复杂的3D模型特征空间有足够的优化能力和泛化能力，用boosting方法和基于粒子群训练的RBF神经网络形成......
将神经网络集成(NNE)算法应用于表面肌电信号(sEMG)的模式识别领域中，并通过小波包分解(WPD)算法提取表面肌电信号的特征向量，利......
提出组合模型的概念和用人工神经网络建立组合模型的方法。通过模拟信号和工程实际信号组合模型的建模实例说明，用人工神经网络建立......
在系统结构上提出了一种多检测器并行的智能机群入侵检测系统模型,系统中每一个检测器是一个神经网络集成分类检测器,由多个PC组成......
为了提升集成网络的泛化性能,在Boosting或Bagging算法对样本进行扰动的基础上,通过粗糙集约简实现特征属性选择,将样本扰动和输入......
为了提高蛋白质二级结构预测精度,本文尝试采用一种基于串联BP网络集成的二级结构预测模型。首先根据二级结构是由其一级序列决定......
