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摘要:
针对传统的近红外数据分析方法精度较低、,应用的局限性问题,本文提出了一种基于构造性算法的神经网络集成方法,由一个构造性算法决定个体网络中隐层节点的数量以保证个体网络的精确性,运用负相关学习算法和网络个体训练次数不同保证了网络个体的多样性.这种方法在近红外光谱分析中得到了成功的应用.
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文献信息
篇名 构造性算法的神经网络集成在近红外光谱分析中的应用
来源期刊 光谱实验室 学科 化学
关键词 神经网络集成 负相关算法 近红外光谱
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 473-476
页数 4页 分类号 O657.33
字数 2601字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-8138.2005.03.008
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 黄聪明 北京理工大学化工与环境学院 18 268 8.0 16.0
2 王国林 北京理工大学化工与环境学院 1 4 1.0 1.0
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络集成
负相关算法
近红外光谱
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
光谱实验室
双月刊
1004-8138
11-3157/O4
16开
北京市高梁桥斜街13号院35号楼204室
82-863
1984
chi
出版文献量(篇)
6771
总下载数(次)
3
总被引数(次)
37136
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