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题名一种多模块协同参与的神经网络
被引量：2
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作者
薄迎春
乔俊飞
杨刚
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《智能系统学报》
2011年第3期225-230,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60873043)
北京市自然科学基金资助项目(4092010)
+1 种基金
教育部博士点基金资助项目(200800050004)
北京市属高等学校人才强教计划资助项目(PHR201006103)
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文摘
针对单一神经网络训练时间长、对复杂问题处理精度较低、易陷入局部极小等问题,提出了一种多模块协同参与信息处理的神经网络.该神经网络具有层级结构,基于条件模糊聚类技术对样本进行分类,根据分类结果实现对神经网络的模块划分,采用代数算法对网络权值进行求解,基于距离测度设计了处理输入信息的子网络选择方法.为提高神经网络对复杂问题的逼近能力,选择数目不等的多个子网络参与给定输入的协同处理,采取"分而治之"与"集成学习"相结合方法以提高网络的性能.实验表明,对于复杂问题,这种多模块协同参与的神经网络可以有效地提高网络的逼近精度,训练时间也优于单一网络.
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关键词
神经网络
条件模糊聚类
多模块
子网络选择
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Keywords
neural networks
conditional fuzzy clustering method
multi-modules
sub-nets selection
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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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