层次化混合神经网络分类器信念分配问题的研究

• 作者: 温津伟 罗四维 韩臻
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 层次化混合专家神经网络 信念分配 协同工作
• 年，卷（期）: 2001,（z1）
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: U285.49
• 字数: 2829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2001.z1.004

摘要

层次化混合专家神经网络采用"分治"原理,把一个大任务分成多个小任务由多个小网络进行处理,或者说多个具有不同功能的小网络组合成一个大的网络,用于实现复杂的或大数据量学习问题,提高单个网络的性能.在混合专家神经网络中,信念分配对神经网络性能起决定作用.本文研究混合神经网络中各子网络的协同工作方法,提出一种新的信念分配方法,实现层次化混合专家神经网络的信念分配与功能不断增强的分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗四维	北方交通大学计算机科学技术系	33	194	9.0	13.0
2	温津伟	北方交通大学计算机科学技术系	10	81	5.0	9.0
3	韩臻	北方交通大学计算机科学技术系	22	69	4.0	7.0