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小规模数据集的神经网络集成算法研究
被引:10
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李凯
[
1
]
黄厚宽
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京交通大学计算机与信息技术学院计算智能研究所
河北大学数学与计算机学院
黄厚宽
[
2
]
机构
:
[1]
河北大学数学与计算机学院
[2]
北京交通大学计算机与信息技术学院计算智能研究所
来源
:
计算机研究与发展
|
2006年
/ 07期
关键词
:
神经网络集成;
小规模数据集;
差异性;
泛化;
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
:
研究了小样本数据集的神经网络分类器集成,提出了适合于小样本数据集的神经网络分类器集成方法NovelNNE,通过生成差异数据提高神经网络集成中个体的差异性,从而提高集成学习的泛化性能;最后应用不同的融合技术针对UCI标准数据集进行了实验研究.结果表明,在集成算法NovelNNE中,使用相对多数投票与贝叶斯融合方法的性能优于行为知识空间融合方法.
引用
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页码:1161 / 1166
页数:6
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