【摘 要】
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提出了一种基于小生境的负相关神经网络集成算法.所提方法结合了负相关学习和进化算法,采用同时训练的方式对多个神经网络进行训练,不仅能使网络之间产生有效的差异度,而且能
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提出了一种基于小生境的负相关神经网络集成算法.所提方法结合了负相关学习和进化算法,采用同时训练的方式对多个神经网络进行训练,不仅能使网络之间产生有效的差异度,而且能促进网络之间的交互性和合作性.此外,在进化过程中引入了一种改进的小生境技术,能更有效地维持网络种群的多样性,从而保证神经网络集成的差异度.所提方法在6个分类数据集上进行了测试,并且与一些相关神经网络集成方法进行对比.实验结果表明所提方法能得到一个有效的神经网络集成.
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