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神经网络集成及其在分类和回归问题中的应用研究

作　者: 李岩
导　师: 王东风
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 神经网络集成 选择性集成 分类 熵值加权法集成 回归
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 77次
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内容摘要


神经网络集成是一种可以显著地提高神经网络系统泛化能力的方法,它通过简单地训练多个神经网络并将其结果进行合成来实现。神经网络集成实现方法的研究主要集中在两个方面,即怎样将多个神经网络的输出结论进行结合以及如何生成集成中的个体网络,包括如何有效地应用有限的样本集。选择性集成可以有效地降低神经网络集成学习的泛化误差。本文结合实际问题,针对现有方法的不足提出了动态选择性集成和模糊核聚类集成的新方法,并利用核主元分析对高维故障样本进行特征提取,进一步提高了汽轮机故障诊断的精确度和稳定性。最后,提出了一种基于熵值法加权的神经网络集成方法,进一步提高了风电场风速预测的精确度。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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