神经网络集成的免疫学习算法
来源期刊：中国矿业大学学报2005年第4期
论文作者：巩敦卫 王耀才 王天成 孟江
关键词：神经网络集成; 同时训练; 免疫算法; 泛化; 差异度;
摘 要：针对神经网络集成中个体独立训练的低效性,提出一种神经网络集成的免疫学习算法NEIL,通过对集成单体神经网络的免疫优化,借助免疫算法的多峰值搜索和并行优化特性,将最终的收敛抗体群分别对应神经网络集成的各个单体,实现集成的同时训练过程.仿真结果表明NEIL算法是有效的,既保持了启发式优化方法的并行性,提高了神经网络集成的学习效率,又可保证单体网络之间相互独立,具有较大的差异度,进一步增强神经网络集成的泛化性能.
巩敦卫1，王耀才1，王天成1，孟江1
(1.中国矿业大学,信息与电气工程学院,江苏,徐州,221008)
摘要:针对神经网络集成中个体独立训练的低效性,提出一种神经网络集成的免疫学习算法NEIL,通过对集成单体神经网络的免疫优化,借助免疫算法的多峰值搜索和并行优化特性,将最终的收敛抗体群分别对应神经网络集成的各个单体,实现集成的同时训练过程.仿真结果表明NEIL算法是有效的,既保持了启发式优化方法的并行性,提高了神经网络集成的学习效率,又可保证单体网络之间相互独立,具有较大的差异度,进一步增强神经网络集成的泛化性能.
关键词:神经网络集成; 同时训练; 免疫算法; 泛化; 差异度;
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