共 2 条
基于决策树的神经网络
被引：13
作者：
李爱军
罗四维
黄华
刘蕴辉
不详
机构：
[1] 北京交通大学计算机与信息技术学院
[2] 北京交通大学计算机与信息技术学院 北京山西财经大学信息与管理学院太原
[3] 北京
来源：
关键词：
人工神经网络;
决策树;
熵网络;
基于决策树的神经网络;
分类;
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：
传统人工神经网络模型采用试探的方法确定合适的网络结构,并随机地初始化参数值,导致神经网络训练效率低、结果不稳定.熵网络是一种建立在决策树之上的3层前馈网络,在熵网络基础上,提出了基于决策树的神经网络设计方法(DTBNN).DTBNN中提供了对神经网络参数的初始值合理设置的方法,并提出了由决策树确定的只是熵网络的初始结构,在实际的网络构造中需要根据实际应用添加神经元和连接权以提高网络的性能.理论分析和实验结果表明了这种方法的合理性.
引用
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页码：1312 / 1317
页数：6
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