一种提高神经网络集成差异性的学习方法

李凯; 黄厚宽

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一种提高神经网络集成差异性的学习方法

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集成学习已经成为机器学习的研究方向之一,它可以显著地提高分类器的泛化性能.本文分析了Bagging及AdaBoost集成方法,指出了这两种方法的缺陷;然后提出了一种新的基于神经网络的分类器集成方法DBNNE,该方法通过生成差异数据增加集成的差异性;另外,当生成一个分类器后,采用了测试方法确保分类器集成的正确率;最后针对十个标准数据集进行了实验研究,结果表明集成算法DBNNE在小规模数据集上优于Bagging及AdaBoost集成方法,而在较大数据集上也不逊色于这两种集成方法.

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来源
《电子学报》 |2005年第8期|1387-1390|共4页
作者
李凯; 黄厚宽;
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作者单位

河北大学数学与计算机学院,河北保定,071002;

北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044;

北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
神经网络; 集成; 小规模数据集; 差异性; 泛化;

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