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基于属性约简-聚类分析的集成神经网络
基于属性约简-聚类分析的集成神经网络
作者:
周涛
张艳宁
李军
袁和金
陆惠玲
魏巍
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
属性约简
聚类分析
集成神经网络
序列目标
摘要:
如何构造具有较大差异性的单神经网络是提高集成神经网络分类性能的一个重要问题.这里通过研究在特征空间和样本空间上均有差异的基础上提取训练样本的方法,提出了-种新的基于粗糙集的属性约简和聚类分析的集成神经网络的序列目标分类算法,由于训练单分类器时样本的差异性较大,所以能够有效的保证集成分类器的分类性能.该方法首先在训练视频中连续提取单帧图像中的目标一人,人群,汽车,提取轮廓特征,几何特征作为目标的描述属性;其次对所提取的三类目标样本数据进行属性约简,得到三类样本的特征分布子空间;再次采用基于时手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到在相应样本空间中的样本分布;最后采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络并采用相对多数方法对神经网络进行集成.这里采用基于boosting、Bagging方法的集成神经网络和算法进行比较,结果表明本方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标分类算法.
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基于GEP和神经网络的属性约简分类算法
分类
基因表达式编程
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文献信息
篇名
基于属性约简-聚类分析的集成神经网络
来源期刊
系统仿真学报
学科
工学
关键词
属性约简
聚类分析
集成神经网络
序列目标
年,卷(期)
2010,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1365-1369
页数
分类号
TP301
字数
语种
中文
DOI
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
周涛
西北工业大学计算机学院
43
256
9.0
14.0
3
魏巍
西北工业大学计算机学院
11
67
5.0
8.0
4
袁和金
西北工业大学计算机学院
12
101
7.0
10.0
5
张艳宁
西北工业大学计算机学院
187
2026
21.0
35.0
8
李军
陕西理工学院计算机系
46
103
5.0
8.0
9
陆惠玲
陕西理工学院计算机系
19
138
6.0
11.0
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引证文献
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同被引文献
(6)
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聚类分析
集成神经网络
序列目标
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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
系统仿真学报
主办单位:
北京仿真中心
中国系统仿真学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1004-731X
CN:
11-3092/V
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区永定路50号院
邮发代号:
82-9
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
总被引数(次)
173926
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
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