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神经网络集成方法在产品完工期预测中的应用
被引量：
9
1
作者
朱海平
赵玉
+1 位作者
吴军
邵新宇
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期2140-2144,共5页
针对单个神经网络模型易出现过拟合而导致泛化能力较弱的缺点,引入了神经网络集成方法,对传统的Bagging方法进行改进,提出了一种基于0.632误差聚类的Bagging方法。通过实验对比和假设检验,证实了该方法的优越性,并探讨了最佳聚类数目。...
针对单个神经网络模型易出现过拟合而导致泛化能力较弱的缺点,引入了神经网络集成方法,对传统的Bagging方法进行改进,提出了一种基于0.632误差聚类的Bagging方法。通过实验对比和假设检验,证实了该方法的优越性,并探讨了最佳聚类数目。最后,通过应用实例展示了利用集成神经网络进行产品完工期预测的全过程。实验结果显示,该方法明显地提高了预测精度。
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关键词
产品完工期
预测建模
神经网络集成
聚类分析
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职称材料
题名
神经网络集成方法在产品完工期预测中的应用
被引量：
9
1
作者
朱海平
赵玉
吴军
邵新宇
机构
华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2007年第11期2140-2144,共5页
基金
国家973计划资助项目(2005CB724100)
国家自然科学基金资助项目(50675082)。~~
文摘
针对单个神经网络模型易出现过拟合而导致泛化能力较弱的缺点,引入了神经网络集成方法,对传统的Bagging方法进行改进,提出了一种基于0.632误差聚类的Bagging方法。通过实验对比和假设检验,证实了该方法的优越性,并探讨了最佳聚类数目。最后,通过应用实例展示了利用集成神经网络进行产品完工期预测的全过程。实验结果显示,该方法明显地提高了预测精度。
关键词
产品完工期
预测建模
神经网络集成
聚类分析
Keywords
product due date
predictive modeling
neural network ensemble
cluster analysis
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络集成方法在产品完工期预测中的应用
朱海平
赵玉
吴军
邵新宇
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2007
9
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