作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在分析构造性神经网络集成和层状神经网络集成方法的基础上,提出了一种构造性层状神经网络集成方法.该方法自动确定神经网络集成中成员神经网络的数目,以及成员神经网络的结构等.集成在保证成员神经网络精度的同时,又保证了成员网络之间的差异度.用户只需要简单定义一些参数,就可以构造出性能较好的神经网络集成.
推荐文章
构造性神经网络在煤矿瓦斯预测中的应用
商空间
粒度计算
构造性神经网络学习方法
煤矿瓦斯预测
基于构造性神经网络的时间序列混合预测模行
时间序列预测
构造性神经网络
统计时间序列模型
产量预测
增量构造负相关异构神经网络集成的方法
神经网络集成
负相关学习
构造性神经网络
增量构造
基于广义回归网络的动态权重回归型神经网络集成方法研究
神经网络集成
BP网络
动态权重
广义回归神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 构造性层状神经网络集成方法
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 层状模型 构造算法
年,卷(期) 2008,(18) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 41-43
页数 3页 分类号 TP182
字数 3181字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.18.013
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 徐敏 南通大学计算机科学与技术学院 26 123 7.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (30)
共引文献  (202)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
1999(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2000(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2002(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
神经网络集成
层状模型
构造算法
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
总被引数(次)
390217
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导