模块化神经网络集成方法研究

摘要：

针对模块化神经网络的集成问题,综合“分而治之”和“集思广益”的思想,提出了一种在线选择子网络的方法.针对不同的输入,计算输入与各子网络训练样本中心的距离测度,构造距离测度的隶属函数,通过模糊判别实现子网络的在线选择.参与信息处理的子网络随输入变化,使网络集成具有更强的自适应能力.多个子网络采用线性整合,采用样本空间重构技术及动态规划方法实现子网络权重的在线优化.仿真结果表明:该方法提高了模块化神经网络的精度和泛化能力.

关键词：模块化神经网络、分而治之、权重优化

所属期刊栏目：50

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2014-09-16（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：41-46