基于二次选择匹配的神经网络集成构造方法研究

摘要：

研究12种基于二次选择匹配的选择性神经网络二次集成构造方法.分析了两次集成中所用选择方法的匹配关系及第1级结构中选择性神经网络集成个体的个数对神经网络集成效果的影响.仿真结果表明,通过采用二次选择匹配以及一定的集成个数可以保证个体具有较高的精度、差异度,并减少过拟合对集成结果的影响,提高神经网络的集成精度.

关键词：二次选择匹配、神经网络集成、二次集成

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家部委预研基金22002060402

在线出版日期：2004-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：877-880