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神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行适当的合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力。然而,设计一个好的神经网络集成也并非易事。集成算法若要取得好的效果,必须在个体准确性与彼此差异性之间取得一个平衡。针对这种情况,本文分析了一种改进的神经网络集成构造方法――基于噪声传播的神经网络集成算法。