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摘要:
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力.它不仅有助于科学家对机器学习和神经计算的深入研究,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题.因此,它被视为一种有广阔应用前景的工程化神经计算技术,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点.该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状,并对该领域值得进一步研究的一些问题进行了讨论.
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文献信息
篇名 神经网络集成
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 神经网络 神经网络集成 机器学习 神经计算 泛化
年,卷(期) 2002,(1) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TP18
字数 7866字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2002.01.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈世福 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 169 4351 32.0 60.0
2 周志华 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 92 3105 30.0 55.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
神经网络集成
机器学习
神经计算
泛化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导