【摘 要】
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训练多个神经网络并将其结果进行合成,能显著地提高神经网络系统的泛化能力.本文提出了一种带偏置的选择性神经网络集成构造方法.对个体网络引入偏置项,增加可选网络的数量.
【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,扬州大学信息工程学院
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训练多个神经网络并将其结果进行合成,能显著地提高神经网络系统的泛化能力.本文提出了一种带偏置的选择性神经网络集成构造方法.对个体网络引入偏置项,增加可选网络的数量.选择部分网络集成,改善网络集成的性能.把个体网络的偏置项统一为集成偏置项,在训练出个体神经网络后,使用遗传算法选择部分网络集成,同时确定集成偏置项.理论分析和实验结果表明,该方法能够取得很好的网络集成效果.
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