基于神經網絡集成的數據分析.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、神經網絡集成通過訓練多個神經網絡并將其結論進行適當的合成,可以顯著地提高學習系統(tǒng)的泛化能力.它不僅有助于科學家對機器學習和神經網絡的深入研究,還有助于普通工程技術人員利用神經網絡技術來解決現實世界中的實際應用問題.因此,它被視為一種有廣闊前景的工程化神經網絡技術,已經成為機器學習和神經網絡領域的研究熱點.然而,設計一個好的神經網絡集成也并非易事.集成算法若要取得好的效果,必須在個體準確性與彼此差異性之間取得一個平衡.現有的一些方法大多側

2、重于怎樣取得差異性大的神經網絡個體,而忽略了個體的準確性.那些用來制造差異性的方法,往往會使個體的準確性降低,導致系統(tǒng)泛化能力的提高并不明顯.而且制造出來的差異性也沒有得到充分的利用.特別是在訓練樣本較少的情況下,這種情況更嚴重.針對這種情況,該文提出了一種改進的神經網絡集成構造方法--基于噪聲傳播的神經網絡集成算法(NSENN).首先,通過Bootstrap產生一批有一定差異度的神經網絡個體.然后利用它們制造出"偽噪聲樣本",再將這些

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