| 神经网络集成的免疫学习算法 | |
| 孟江 ; 王耀才 ; 王天成 ; 巩敦卫 | |
| 2015-09-14 ; 2015-09-14 | |
| 关键词 | 神经网络集成 同时训练 免疫算法 泛化 差异度 |
| 中文摘要 | 针对神经网络集成中个体独立训练的低效性,提出一种神经网络集成的免疫学习算法NEIL,通过对集成单体神经网络的免疫优化,借助免疫算法的多峰值搜索和并行优化特性,将最终的收敛抗体群分别对应神经网络集成的各个单体,实现集成的同时训练过程.仿真结果表明NEIL算法是有效的,既保持了启发式优化方法的并行性,提高了神经网络集成的学习效率,又可保证单体网络之间相互独立,具有较大的差异度,进一步增强神经网络集成的泛化性能. |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| 源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/15442]  |
| 专题 | 中国矿业大学（徐州） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孟江,王耀才,王天成,等. 神经网络集成的免疫学习算法[J],2015, 2015. |
| APA | 孟江,王耀才,王天成,&巩敦卫.(2015).神经网络集成的免疫学习算法.. |
| MLA | 孟江,et al."神经网络集成的免疫学习算法".(2015). |
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