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针对差异性是集成学习的一个重要条件,研究基于模糊聚类技术提高神经网络集成差异性的方法。提取大量弱分类器的权值和阈值并作为模糊聚类的数据对象,然后将聚类结果作为集成网络中个体网络的权值和阈值,最后在标准数据集上进行仿真实验,证实方法的有效性。
基于模糊聚类的神经网络集成
【摘 要】
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针对差异性是集成学习的一个重要条件,研究基于模糊聚类技术提高神经网络集成差异性的方法。提取大量弱分类器的权值和阈值并作为模糊聚类的数据对象,然后将聚类结果作为集成
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,广东外语外贸大学信息学院
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2011年3期
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