【摘 要】
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针对单一神经网络训练时间长、对复杂问题处理精度较低、易陷入局部极小等问题，提出了一种多模块协同参与信息处理的神经网络．该神经网络具有层级结构，基于条件模糊聚类技术对样
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
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针对单一神经网络训练时间长、对复杂问题处理精度较低、易陷入局部极小等问题，提出了一种多模块协同参与信息处理的神经网络．该神经网络具有层级结构，基于条件模糊聚类技术对样本进行分类，根据分类结果实现对神经网络的模块划分，采用代数算法对网络权值进行求解，基于距离测度设计了处理输入信息的子网络选择方法．为提高神经网络对复杂问题的逼近能力，选择数目不等的多个子网络参与给定输入的协同处理，采取“分而治之”与“集成学习”相结合方法以提高网络的性能．实验表明，对于复杂问题，这种多模块协同参与的神经网络可以有效地提高网络的
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