基于二进制神经网络集成的潜在通路分析

摘要：

针对神经网络在潜在通路分析应用中的缺陷,提出了二进制神经网络集成(BNNE)算法.该算法结合了二进制神经网络(binary neural network,BNN)和神经网络集成(neural network ensemble,NNE),NNE的个体成员是BNN,集成算法采用GASEN算法,其输入为电路开关状态,输出为预测功能.通过比较特定开关状态下的预测功能和设计功能之间的差异,判断是否存在潜在通路.该算法综合了BNN、NNE的优点,可以有效提高神经网络的泛化能力和潜在通路分析的可靠性,仿真试验验证了算法的有效性.

关键词：神经网络、神经网络集成、潜在通路分析、定性仿真

所属期刊栏目：29

分类号：TP202(自动化技术及设备)

在线出版日期：2007-04-02（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：178-181