带偏置的选择性神经网络集成构造方法

• 作者: 王正群 陈世福 陈兆乾
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 神经网络集成 遗传算法 机器学习 优化
• 年，卷（期）: 2005,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与图像处理
• 页码范围: 152-155
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2005.07.048

摘要

训练多个神经网络并将其结果进行合成,能显著地提高神经网络系统的泛化能力.本文提出了一种带偏置的选择性神经网络集成构造方法.对个体网络引入偏置项,增加可选网络的数量.选择部分网络集成,改善网络集成的性能.把个体网络的偏置项统一为集成偏置项,在训练出个体神经网络后,使用遗传算法选择部分网络集成,同时确定集成偏置项.理论分析和实验结果表明,该方法能够取得很好的网络集成效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈兆乾	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	74	1789	23.0	40.0
2	王正群	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	5	136	4.0	5.0
3	陈世福	扬州大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0