模块化神经网络子网的动态集成方法学研究

被引：2

作者：

王攀 ^{[1
]}

李幼凤 ^{[2
]}

范衠 ^{[1
]}

冯帅 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉理工大学自动化学院

[2] 浙江大学信息学院

来源：

系统工程与电子技术 | 2008年 / 06期

关键词：

模块化神经网络; “分而治之”原理; 动态集成; 距离测度; 数据与/或知识驱动策略;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。

引用

页码：1143 / 1147

页数：5

共 7 条

[1] 科技创新中的方法集成及其范例——软计算方法集成 [J].