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摘要:
神经网络集成是一种通过组合每个神经网络的输出生成最后预测的很流行的学习方法,可以显著地提高学习系统的泛化能力.为了提高集成方法的有效性,提出了一种基于分而治之的思想和岛屿迁徙模型的径向基神经网络集成的新方法.实验结果表明,岛屿迁徙神经网络集成预测模型不但可以提高系统对多维空间的高维搜索能力,简化网络结构,而且在产品的自动化检测试验中也可获得更高的预测精度.
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文献信息
篇名 基于岛屿迂徙模型的RBF网络集成及其应用研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 神经网络集成 岛屿迁徙模型 径向基神经网络 自动化检测
年,卷(期) 2007,(31) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 196-198
页数 3页 分类号 TP18
字数 3255字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.31.059
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 刘弘 山东师范大学信息科学与工程学院 225 2144 21.0 35.0
2 刘婧 山东师范大学信息科学与工程学院 12 87 4.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络集成
岛屿迁徙模型
径向基神经网络
自动化检测
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
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