基于负相关神经网络集成算法及其应用的研究

• 作者: 谢铮桂 钟少丹 韦玉科
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络集成 负相关学习 分类 中医诊断
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.10.009

摘要

传统的神经网络集成中各子网络之间的相关性较大,从而影响集成的泛化能力.为此,提出用负相关学习算法来训练神经网络集成,以增加子网络间的差异度,从而提高集成的泛化能力.并将基于负相关学习法的神经网络集成应用于中医舌诊诊断,以肝病病证诊断进行仿真.实验结果表明:基于负相关学习法的神经网络集成比单个子网和传统神经网络集成更能有效地提高其泛化能力.因此,基于负相关神经网络集成算法的研究是可行的、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦玉科	广东工业大学计算机学院	49	324	11.0	15.0
2	钟少丹	韩山师范学院数学与信息技术系	20	137	7.0	11.0
4	谢铮桂	韩山师范学院数学与信息技术系	19	162	9.0	12.0