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介绍神经网络集成的基本概念及其算法理论,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率,提出基于种群适应度集中程度的改进遗传算法,利用该算法优化加权平均集成网络的权,从而构建一种高效的神经网络集成模型。该模型用于解决分类问题.表现出比传统神经网络集成模型更好的性能。
基于改进遗传算法的神经网络集成模型
【摘 要】
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介绍神经网络集成的基本概念及其算法理论,设计了改进的自适应交叉概率和变异概率,提出基于种群适应度集中程度的改进遗传算法,利用该算法优化加权平均集成网络的权,从而构建
【机 构】
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长沙理工大学
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年33期
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