层次化混合神经网络分类器信念分配问题的研究 |
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引用本文: | 温津伟,罗四维,韩臻.层次化混合神经网络分类器信念分配问题的研究[J].铁道学报,2001,23(Z1):15-18. |
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作者姓名: | 温津伟 罗四维 韩臻 |
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作者单位: | 北方交通大学 计算机科学技术系, |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(69973002) |
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摘 要: | 层次化混合专家神经网络采用"分治"原理,把一个大任务分成多个小任务由多个小网络进行处理,或者说多个具有不同功能的小网络组合成一个大的网络,用于实现复杂的或大数据量学习问题,提高单个网络的性能.在混合专家神经网络中,信念分配对神经网络性能起决定作用.本文研究混合神经网络中各子网络的协同工作方法,提出一种新的信念分配方法,实现层次化混合专家神经网络的信念分配与功能不断增强的分类器.
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关 键 词: | 层次化混合专家神经网络 信念分配 协同工作 |
文章编号: | 1001-8360(2001)S0-0015-04 |
修稿时间: | 2001年4月26日 |
The confidence distribution research of hierarchical mixture of NN classifier |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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