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题名一种逆向样本分布的Boosting类新算法
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作者
高敬阳
陈程立诏
朱群雄
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机构
北京化工大学信息科学与技术学院
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2287-2291,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61074153)~~
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文摘
对IB(Inverse Boosting)神经网络集成算法进行了研究,提出了IB算法的改进算法IB+算法。改进算法继承了IB算法的逆向样本分布调整策略,并在训练的过程中将部分已训练好的个体子网进行中间层网络集成,利用该中间层集成网络生成新的训练样本分布。实验结果表明,对于逆向权值分布的Boosting类算法,个体子网之间的关联度对网络集成后的泛化性能影响很小,减小个体网络的泛化误差将使集成后的泛化性能提高。
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关键词
网络集成算法
逆向样本权值分布
中间层网络集成
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Keywords
ensemble algorithm
inverse error vector
mesosphere ensemble
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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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题名高强混凝土强度预测人工智能方法及应用
被引量：7
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作者
俞桂良
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机构
浙江新东阳建设集团有限公司
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出处
《混凝土》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期41-43,共3页
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文摘
高强混凝土的强度预测是一个动态性可变复杂问题,受各种因素的影响。采用多种智能方法,建立了高强混凝土的强度预测的遗传算法与神经网络的集成模型。并将该模型计算结果与实测混凝土28 d抗压强度,RBF径向基函数神经网络计算的强度,非线性回归模型计算的强度进行比较。研究表明:预测结果与实测结果吻合较好,较线性回归和神经网络预测精度高,为高强混凝土的强度预测提供了一条新方法。
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关键词
高强混凝土
遗传算法与神经网络的集成模型
强度预测
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Keywords
high strength concrete
integration of neural network based on genetic algorithms
strength forecast
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分类号
TU528.01
[建筑科学—建筑技术科学]
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