基于模糊划分的神经网络集成

摘要：

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.

关键词：神经网络、神经网络集成、模糊聚类、分类

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60273033;江苏省自然科学基金BK2004079;扬州大学自然科学基金KK0413160

在线出版日期：2008-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：63-68