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《安徽建筑工业学院学报(自然科学版)》 2007年02期
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多子群粒子群集成神经网络

潘希姣  
【摘要】:为了使参加神经网络集成的个体差异度较大,从而提高网络集成的泛化能力,本文提出一种新的基于多子群粒子群算法的神经网络集成方法。每个子群通过补充差异度独立训练出一批神经网络,从每个子群中选择一个最优个体参加网络集成,实验使用了UCI标准数据集。实验证明,该算法的识别能力要好于Boosting、Bagging等传统方法。
【作者单位】安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系
【分类号】:TP183

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