一种动态性神经网络的集成方法

摘要：

提出一种动态性神经网络集成方法,该方法针对若干不同的神经网络,采用加权最近邻技术收集它们的泛化误差信息构成性能矩阵,在此基础上动态选择泛化误差较小的神经网络,经过动态平均形成集成的最终输出结果.实验表明,与其它方法相比,该方法具有令人满意的性能.

关键词：神经网络、动态集成、泛化误差、预测

所属期刊栏目：30

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国防预研基金

在线出版日期：2004-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：49-50,182