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1.
神经网络集成   总被引:161,自引:2,他引:159  
神经网络集成通过训练多个神经网络并将成结论进行合成,可以显著地提高学习系统的泛化能力。它不仅有助于科学家对机器学习和神经的深入研究,还有助于普通工程技术人员利用神经网络技术来解决真实世界中的问题。因此,它被视为一种广阔应用前景的工程化神经计算技术,已经成为机器学习和神经计算领域的研究热点。该文从实现方法、理论分析和应用成果等三个方面综述了神经网络集成的国际研究现状,并对该领域值得进一步研究的一些问题进行了讨论。  相似文献
2.
支持向量机研究   总被引:68,自引:9,他引:59  
支持向量机是一类新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。该文首先引入最优超平面的概念,然后对线性SVMs和非线性SVMs进行介绍,给出一些常用的训练算法,并指出SVMs存在的局限和将来可能的研究内容。  相似文献
3.
基于混合投影函数的眼睛定位   总被引:47,自引:0,他引:47       下载免费PDF全文
耿新  周志华  陈世福 《软件学报》2003,14(8):1394-1400
介绍一种精确定位眼睛的方法.眼睛定位是很多人脸检测算法的关键步骤.在获得眼睛窗口之后,可以利用投影方法来定位眼睛.提出一种混合投影函数,该函数结合了积分投影函数和方差投影函数,能够反映出图像在某个方向上灰度均值和方差的综合变化情况.实验结果表明,利用混合投影函数可以相当精确地确定眼睛中心的位置.  相似文献
4.
Boosting和Bagging综述   总被引:26,自引:3,他引:23  
Boosting和Bagging是两种用来提高学习算法准确度的方法,这两种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。文章将介绍这两种方法以及对他们进行的一些理论分析和实验,并对它们的应用以及将来可能的研究进行讨论。  相似文献
5.
基于Bagging的选择性聚类集成   总被引:20,自引:0,他引:20       下载免费PDF全文
唐伟  周志华 《软件学报》2005,16(4):496-502
使用集成学习技术来提高聚类性能.由于聚类使用的训练样本缺乏期望输出,与监督学习下的集成相比,在对个体学习器进行结合时更加困难.通过对不同的聚类结果进行配准,并基于互信息权进行个体学习器的选择,提出了基于Bagging的选择性聚类集成算法.实验表明,该算法能够有效地改善聚类结果.  相似文献
6.
基于Markov对策的多Agent强化学习模型及算法研究   总被引:18,自引:0,他引:18  
在MDP,单Agent可以通过强化学习来寻找问题的最优解。但在多Agent系统中,MDP模型不再适用。同样极小极大Q算法只能解决采用零和对策模型的MAS学习问题。文中采用非零和Markov对策作为多Agent系统学习框架,并提出元对策强化学习的学习模型和元对策Q算法。理论证明元对策Q算法收敛在非零和Markov对策的元对策最优解。  相似文献
7.
一种选择性神经网络集成构造方法   总被引:16,自引:2,他引:14  
提出了一种选择性神经网络集成构造方法,在训练出个体神经网络之后,使用遗传算法部分网络来组成神经网络集成。理论分析和实验结果表明,与传统的使用所有体网络的方法相比,该方法能够取得更好的效果。  相似文献
8.
基于放大因子和延伸方向研究流形学习算法   总被引:16,自引:0,他引:16  
何力  张军平  周志华 《计算机学报》2005,28(12):2000-2009
流形学习是一种新的非监督学习方法,可以有效地发现高维非线性数据集的内在维数和进行维数约简,近年来越来越受到机器学习和认知科学领域研究者的重视.虽然目前已经出现了很多有效的流形学习算法,如等度规映射(ISOMAP)、局部线性嵌套(Locally Linear Embedding,LLE)等,然而,对观测空间的高维数据与降维后的低维数据之间的定量关系,尚难以直观地进行分析.这一方面不利于对数据内在规律的深入探察,一方面也不利于对不同流形学习算法的降维效果进行直观比较.文中提出了一种方法,可以从放大因子和延伸方向这两个方面显示出观测空间的高维数据与降维后的低维数据之间的联系;比较了两种著名的流形学习算法(ISOMAP和LLE)的性能,得出了一些有意义的结论;提出了相应的算法从而实现了以上理论.对几组数据的实验表明了研究的有效性和意义.  相似文献
9.
神经网络规则抽取   总被引:15,自引:0,他引:15  
神经网络是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴涵在大量连接权中,不仅影响了用户对利用神经计算技术构建智能系统的信心,还阻碍了神经网络技术在数据挖掘领域的应用,由于对神经网络规则抽取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域已成为机器学习和神经计算界的研究热点,介绍了神经网络规则抽取研究的历史,综述了国际研究现状,对关于这方面研究的不同看法进行了讨论,并指出该领域中一些值得进一步研究的内容。  相似文献
10.
基于集成的流形学习可视化   总被引:14,自引:0,他引:14  
流形学习有助于发现数据的内在分布和几何结构.目前已有的流形学习算法对噪音和算法参数都比较敏感,噪音使得输入参数更加难以选择,参数较小的变化会导致差异显著的学习结果.针对Isomap这一流形学习算法,提出了一种新方法,通过引入集成学习技术,扩大了可以产生有效可视化结果的输入参数范围,并且降低了对噪音的敏感性.  相似文献
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