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改进CAS性能的多网络表决模型
其他题名A MULTI HNET VOTING MODEL FOR IMPROV NG CAS PERFORMANCE
孙功星; 戴贵亮
2001
发表期刊小型微型计算机系统
期号2页码:168-170
通讯作者孙功星
其他摘要Fahlm an和 L ebiere提出的级联相关网络是一个典型的自适应神经网络的增长算法〔1〕,它具有灵活、高效的特点 .但由于该算法存在诸多的不确定因素 ,致使在其增长过程中引入过多的自由参数 ,它和随机选取的初始权重是导致单个神经网络过拟合的两个直接原因 .本文提出的多网络表决模型的基本思想是 ,利用多个网络来对未知的模式进行表决来确定其解 ,由于其平均效应 ,它能够避免单个网络预言带来的偏颇 ,获得满意的结果 .利用我们建立的 PC-FARM计算环境 ,本文还从实验上验证了网络表决模型的优越性 .
关键词多网络 泛化表现 过拟合 级联相关
项目资助者国家自然科学基金
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ihep.ac.cn/handle/311005/218654
专题计算中心
推荐引用方式
GB/T 7714
孙功星,戴贵亮. 改进CAS性能的多网络表决模型[J]. 小型微型计算机系统,2001(2):168-170.
APA 孙功星,&戴贵亮.(2001).改进CAS性能的多网络表决模型.小型微型计算机系统(2),168-170.
MLA 孙功星,et al."改进CAS性能的多网络表决模型".小型微型计算机系统 .2(2001):168-170.
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