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改进CAS性能的多网络表决模型
被引量:
2
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作者
孙功星
戴贵亮
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001年第2期168-170,共3页
Fahlm an和 L ebiere提出的级联相关网络是一个典型的自适应神经网络的增长算法〔1〕,它具有灵活、高效的特点 .但由于该算法存在诸多的不确定因素 ,致使在其增长过程中引入过多的自由参数 ,它和随机选取的初始权重是导致单个神经网络...
Fahlm an和 L ebiere提出的级联相关网络是一个典型的自适应神经网络的增长算法〔1〕,它具有灵活、高效的特点 .但由于该算法存在诸多的不确定因素 ,致使在其增长过程中引入过多的自由参数 ,它和随机选取的初始权重是导致单个神经网络过拟合的两个直接原因 .本文提出的多网络表决模型的基本思想是 ,利用多个网络来对未知的模式进行表决来确定其解 ,由于其平均效应 ,它能够避免单个网络预言带来的偏颇 ,获得满意的结果 .利用我们建立的 PC-FARM计算环境 ,本文还从实验上验证了网络表决模型的优越性 .
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关键词
神经
网络
多网络表决模型
CAS
学习算法
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题名
改进CAS性能的多网络表决模型
被引量:
2
1
作者
孙功星
戴贵亮
机构
中国科学院高能物理所计算中心
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001年第2期168-170,共3页
基金
国家自然科学基金
文摘
Fahlm an和 L ebiere提出的级联相关网络是一个典型的自适应神经网络的增长算法〔1〕,它具有灵活、高效的特点 .但由于该算法存在诸多的不确定因素 ,致使在其增长过程中引入过多的自由参数 ,它和随机选取的初始权重是导致单个神经网络过拟合的两个直接原因 .本文提出的多网络表决模型的基本思想是 ,利用多个网络来对未知的模式进行表决来确定其解 ,由于其平均效应 ,它能够避免单个网络预言带来的偏颇 ,获得满意的结果 .利用我们建立的 PC-FARM计算环境 ,本文还从实验上验证了网络表决模型的优越性 .
关键词
神经
网络
多网络表决模型
CAS
学习算法
Keywords
Multi net voting
Generalization performance
Overfitting
C
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进CAS性能的多网络表决模型
孙功星
戴贵亮
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2001
2
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