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基于神经网络集成的专家系统模型 总被引:9,自引:3,他引:9
提出一种基于神经网络集成的专家系统模型,并给出神经网络集成的构造算法.在该模型中神经网络集成作为专家系统的一个内嵌模块,用于专家系统的知识获取,克服了传统专家系统在知识获取中的"瓶颈"问题.并将该模型用于图书剔旧系统中,初步建成基于神经网络集成的图书剔旧专家系统原型. 相似文献
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一种异构神经网络集成协同构造算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种异构神经网络集成的协同构造算法(HNNECC)。首先利用进化规划同时进化网络拓扑结构和连接权值,生成多个异构最优网络,然后对异构网络进行组合.在构造神经网络集成的过程中通过协同合作,保持各网络间的负相关。从而在提高成员网络精度的同时增加各成员网络之间的差异度.利用统计学习理论对算法进行分析,表明该方法具有很好的泛化性能.分别在四个数据集上进行了实验,相对于单个网络,本文方法可提高性能17%到85%,亦优于Bagging等传统固定结构的神经网络集成方法。 相似文献
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该文针对Win32PE病毒种类多,破坏力强的特点,提出一种基于神经网络集成的病毒检测方法。神经网络集成采用负相关学习方法进行训练,采用n-gram特征字统计方法得到病毒特征字,计算特征字信息条件熵,来选择作为训练样本的特征字。实验结果表明,神经网络集成改善了传统的特征字比对法不能识别新的病毒,容易被病毒制造者克服的缺点,在保证对Win32PE病毒较高的检测率的同时保持了较低的误检率。 相似文献
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传统的神经网络集成中各子网络之间的相关性较大,从而影响集成的泛化能力.为此,提出用负相关学习算法来训练神经网络集成,以增加子网络间的差异度,从而提高集成的泛化能力.并将基于负相关学习法的神经网络集成应用于中医舌诊诊断,以肝病病证诊断进行仿真.实验结果表明:基于负相关学习法的神经网络集成比单个子网和传统神经网络集成更能有效地提高其泛化能力.因此,基于负相关神经网络集成算法的研究是可行的、有效的. 相似文献
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智慧图书馆管理中,馆藏剔旧是一个至关重要的环节。为了提高图书剔旧效率并减轻馆员工作负担,提出了一种基于OpenCV技术和卷积神经网络CNN的图书即时智能剔旧系统。采用OpenCV技术对图书条形码图像进行分割,然后运用卷积神经网络CNN进行图像识别,将图书条形码与数据库进行比对,并结合层次分析法计算得到图书的剔旧权重值,最后根据设定的阈值将结果反馈给前端。设计和实现有效地提高了图书剔旧的效率,为高校图书馆的智能化服务提供了创新思路。 相似文献
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神经网络集成的设计与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的神经网络一般采用个体网络,其应用效果很大程度上取决于使用者的经验,且网络的泛化能力不强.一种改进的神经网络集成方法,为传统神经网络存在的问题提供了一个简易的解决方案.由理论分析和实验结果可以得出结论,神经网络集成方法比传统的个体网络方法的效果更好. 相似文献
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该文对应用知识发现技术训练神经元网络集成的方法进行了研究,提出了以并行操作的方式结合归纳学习所获取的知识和演绎学习所获取的知识的神经元网络集成模型KBNNE(Knowledge-basedNeuralNetworkEnsem-bles)。实验表明,通过调节所获取知识的权重因子,新模型可以有效提高网络集成的性能。 相似文献
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一种新型的神经网络集成模型 总被引:1,自引:0,他引:1
神经网络集成作为神经网络技术的延伸,被广泛的用于解决分类问题。很多实际应用表明:神经网络集成表现出比单个神经网络更好的性能。而传统的神经网络集成模型中网络的构建和集成是分两个阶段完成的。论文提出一种新的神经网络集成结构模型“层状集成”。该模型中网络的构建和集成同时完成,且每个成员网络的输出流入到下一个神经网络,作为下一个神经网络的输入,以这种方式生成一种层状神经网络集成。该模型用于解决分类问题,表现出比传统神经网络集成更好的性能。 相似文献
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训练多个神经网络并将其结果进行合成,能显著地提高神经网络系统的泛化能力。本文提出了一种带偏置的选择性神经网络集成构造方法。对个体网络引入偏置项,增加可选网络的数量。选择部分网络集成,改善网络集成的性能。把个体网络的偏置项统一为集成偏置项,在训练出个体神经网络后,使用遗传算法选择部分网络集成,同时确定集成偏置项。理论分析和实验结果表明,该方法能够取得很好的网络集成效果。 相似文献
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建立了一种基于皮层柱侧抑制机制的神经网络群,模拟大脑皮层柱的神经元点火现象,并利用
该神经网络群进行位置跟踪.采用Stein 神经元构建神经网络群;将皮层柱的侧抑制机制应用于神经网络群编
码、解码,实现神经网络群的负相关点火,并从理论上证明负相关点火的优越性.仿真实验结果表明,皮层柱
侧抑制机制的应用大大提高了位置跟踪精度以及系统稳定性. 相似文献
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目前,较为成熟的入侵检测系统普遍存在检测率偏低、对新的入侵不够敏感等问题,影响了系统的整体性能。在深入研究的基础上,本文提出了一种基于神经网络集成的入侵检测方法。该方法采用神经网络集成分类技术,在去除冗余数据的基础上对成员网络进行训练,并通过动态的方法确定成员网络的个数,最终通过神经网络对成员网络结果进行融合,以提高系统的整体性能。理论和实验表明,该方法能在保证成员网络差异性的同时提高入侵的检测率,具有较好的应用前景。 相似文献
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人工神经网络集成技术是神经计算技术的一个研究热点,在许多领域中已经有了成熟的应用.神经网络集成是用有限个神经网络对同一个问题进行学习,集成在某输入示例下的输出由构成集成的各神经网络在该示例下的输出共同决定.负相关学习法是一种神经网络集成的训练方法,它鼓励集成中的不同个体网络学习训练集的不同部分,以使整个集成能更好地学习整个训练数据.改进的负相关学习法是在误差函数中使用一个带冲量的BP算法,给合了原始负相关学习法和带冲量的BP算法的优点,使改进的算法成为泛化能力强、学习速度快的批量学习算法. 相似文献