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针对使用贪心法、遗传算法等方法实现选择性神经网络集成时出现的"局部最小点"和"过拟合"问题,提出了一类基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成方法.理论分析和实验表明,与上述选择性神经网络集成方法相比,该方法易于实现且效果明显.
基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成
【摘 要】
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针对使用贪心法、遗传算法等方法实现选择性神经网络集成时出现的"局部最小点"和"过拟合"问题,提出了一类基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成方法.理论分析和实验表明,
【机 构】
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北京理工大学化工与环境学院,北京理工大学信息科学技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2004年16期
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