基于模糊聚类算法的神经网络集成

摘要：

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.利用隶属度函数,构造了一个分布函数,根据分布函数对训练数据进行抽样,用所抽得的数据作为个体神经网络的训练样本,多个个体神经网络构成神经网络集成,集成的输出采用相对多数投票法.理论分析和实验结果表明,该方法对模式分类能取得较好的效果.

关键词：模糊聚类、神经网络集成、模式分类

所属期刊栏目：33

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省高校自然科学基金05KJB520102;扬州大学校科研和教改项目KK0413160

在线出版日期：2007-04-09（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：180-181,184