| 基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法 |
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| 引用本文： | 李玲玲,刘希玉,卢树强.基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法[J].山东科学,2007,20(4):16-20. |
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| 作者姓名： | 李玲玲 刘希玉 卢树强 |
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| 作者单位： | 1. 山东师范大学信息科学与工程学院,山东,济南,250014
2. 山东警察学院教务处,山东,济南,250014 |
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| 基金项目： | 山东省泰山学者建设工程专项基金;山东省自然科学基金;山东省优秀中青年科学家科研奖励基金;山东省教育厅科学技术项目 |
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| 摘 要： | 为了提高神经网络集成中个体网络的差异性,并减少将集成用于预测时的计算量,本文结合粒子群优化算法和个体网络的并行学习机制,提出了一种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成构造方法。实验表明,和传统的集成构造方法相比,该构造方法具有比较好的性能。
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| 关 键 词： | 神经网络集成 粒子群优化算法 并行学习 泛化误差 |
| 文章编号： | 1002-4026（2007）04-0016-05 |
| 收稿时间： | 2007-05-21 |
| 修稿时间： | 2007年5月21日 |
Constructive Methods for Parallel Learning Neural Network Ensemble Based on Particle Swarm Optimization |
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| LI Ling-ling,LIU Xi-yu,LU Shu-qiang.Constructive Methods for Parallel Learning Neural Network Ensemble Based on Particle Swarm Optimization[J].Shandong Science,2007,20(4):16-20. |
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| Authors: | LI Ling-ling LIU Xi-yu LU Shu-qiang |
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| Institution: | 1. School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China ;2. Shandong Police College, Jinan 250014, China |
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| Abstract: | To reduce the generalization errors and improve the efficiency of the neural networks ensemble,a constructive method for parallel learning neural network ensemble base on particle swarm optimization is proposed,which combines PSO algorithm and parallel learning mechanism of individual networks.The experimental results show that the method can effectively improve the efficiency to select diverse individual neural networks to construct ensemble. |
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| Keywords: | neural network ensemble particle swarm optimization parallel learning generalization error |
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