一种动态性神经网络的集成方法

• 作者: 刘玉树 刘琼昕 孙曼 郑建军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 动态集成 泛化误差 预测
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 49-50,182
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.03.021

摘要

提出一种动态性神经网络集成方法,该方法针对若干不同的神经网络,采用加权最近邻技术收集它们的泛化误差信息构成性能矩阵,在此基础上动态选择泛化误差较小的神经网络,经过动态平均形成集成的最终输出结果.实验表明,与其它方法相比,该方法具有令人满意的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建军	北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系	13	125	6.0	11.0
2	刘玉树	北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系	150	2634	25.0	46.0
3	刘琼昕	北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系	11	52	4.0	7.0
4	孙曼	北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系	1	8	1.0	1.0