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一种逆向样本分布的Boosting类新算法
1
作者
高敬阳
陈程立诏
朱群雄
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2287-2291,共5页
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...
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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职称材料
题名
一种逆向样本分布的Boosting类新算法
1
作者
高敬阳
陈程立诏
朱群雄
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2287-2291,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61074153)~~
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。
关键词
网络集成算法
逆向样本权值分布
中间层网络集成
Keywords
ensemble algorithm
inverse error vector
mesosphere ensemble
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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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种逆向样本分布的Boosting类新算法
高敬阳
陈程立诏
朱群雄
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
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