一种基于多进化神经网络的分类方法

• 作者: 商琳 姚望舒 王金根 陈世福
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 进化计算 进化策略 神经网络 分类
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1577-1583
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 4483字
• 语种: 中文

摘要

分类问题是目前数据挖掘和机器学习领域的重要内容.提出了一种基于多进化神经网络的分类方法CABEN(classification approach based on evolutionary neural networks).利用改进的进化策略和Levenberg-Marquardt方法对多个三层前馈神经网络同时进行训练.训练好各个分类模型以后,将待识别数据分别输入,最后根据绝对多数投票法决定最终分类结果.实验结果表明,该方法可以较好地进行数据分类,而且与传统的神经网络方法以及贝叶斯方法和决策树方法相比,在分类精度方面有明显的改善,体现出较好的稳定性和容错性,尤其适用于类别数较多且分类困难的复杂分类问题.

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	姚望舒	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	7	141	6.0	7.0
3	商琳	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	44	685	17.0	25.0
4	王金根		1	39	1.0	1.0