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摘要:
提出一种蜂群神经网络集成方法,与一般的神经网络集成方法不同的是:(1)集成个体的生成首先利用蜂群算法优化三层BP神经网络的结构和连接权,并以优化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮BP神经网络训练后生成;(2)为提高集成个体间的差异度,首先对个体进行分类,其次利用ABC算法对每一类个体进行最优组合搜索,选取相关系数最低的一个组合的均值作为该类的代表,最后对不同类别的代表作平均集成.在西太平洋热带气旋强度的预测试验中,所提出的蜂群神经网络集成方法的泛化能力不仅明显优于单个神经网络,也优于Bagging和AdaBoost这两种集成方法.是一种具有较高应用价值的神经网络集成预测方法.
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文献信息
篇名 一种蜂群神经网络集成方法的应用研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 蜂群算法 神经网络集成 泛化能力 热带气旋强度
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 109-112
页数 分类号 TP18
字数 5140字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.10.030
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 赵欢 45 295 10.0 14.0
2 陈凯 16 16 2.0 2.0
3 齐灿 19 44 4.0 5.0
4 赵华生 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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蜂群算法
神经网络集成
泛化能力
热带气旋强度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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