数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2012年
6期
164-168
,共5页
时建中%程龙生%牛俊磊%郭志芳
時建中%程龍生%牛俊磊%郭誌芳
시건중%정룡생%우준뢰%곽지방
神经网络集成%马田系统%特征选择%MTS-Bagging
神經網絡集成%馬田繫統%特徵選擇%MTS-Bagging
신경망락집성%마전계통%특정선택%MTS-Bagging
在Bagging算法基础上,运用马田系统进行特征选择,形成双重扰动改善神经网络集成的分类性能.实验表明,双重扰动增加了集成网络个体精度和差异度,基于MTS-Bagging算法的分类性能相比于Bagging有明显提高.
在Bagging算法基礎上,運用馬田繫統進行特徵選擇,形成雙重擾動改善神經網絡集成的分類性能.實驗錶明,雙重擾動增加瞭集成網絡箇體精度和差異度,基于MTS-Bagging算法的分類性能相比于Bagging有明顯提高.
재Bagging산법기출상,운용마전계통진행특정선택,형성쌍중우동개선신경망락집성적분류성능.실험표명,쌍중우동증가료집성망락개체정도화차이도,기우MTS-Bagging산법적분류성능상비우Bagging유명현제고.
