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论文针对目前神经网络集成结论生成方法存在的问题,改进量子遗传算法,提出了一种新的集成结论生成方法。该方法利用量子旋转门更新种群以增加种群的多样性,并采用精英策略保留最优群体以加快寻优速度。仿真实验结果表明,该方法得到的集成结论,泛化性能明显优于简单集成、推广集成等传统方法。
基于改进量子遗传算法的神经网络集成
【摘 要】
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论文针对目前神经网络集成结论生成方法存在的问题,改进量子遗传算法,提出了一种新的集成结论生成方法。该方法利用量子旋转门更新种群以增加种群的多样性,并采用精英策略保
【机 构】
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中国人民解放军陆军工程大学,中国人民解放军66072部队
【出 处】
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信息系统工程
【发表日期】
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2020年10期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(No.BK20191328)
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