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基于模糊积分的多神经网络集成信息融合
引用本文:王征宇,肖南峰. 基于模糊积分的多神经网络集成信息融合[J]. 计算机工程, 2012, 38(16): 157-160
作者姓名:王征宇  肖南峰
作者单位:华南理工大学计算机科学与工程学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61171141)
摘    要:使用模糊积分实现集成神经网络中的子分类器信息融合,提出一种更加有效和全面的模糊密度,用于模糊积分的计算。以双螺旋分类问题为实验对象,使用集成神经网络实现具有较高正确率的分类方法,对神经网络集成的有效性和各类参数的设定作实验分析,并通过多种模糊密度的比较数据说明该模糊密度函数的有效性。

关 键 词:神经网络集成  集成学习  信息融合  模糊积分  模糊密度  双螺旋分类问题
收稿时间:2011-09-21
修稿时间:2012-12-09

Multi-neural Network Ensemble Information Fusion Based on Fuzzy Integral
WANG Zheng-yu,XIAO Nan-feng. Multi-neural Network Ensemble Information Fusion Based on Fuzzy Integral[J]. Computer Engineering, 2012, 38(16): 157-160
Authors:WANG Zheng-yu  XIAO Nan-feng
Affiliation:(School of Computer Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510006,China)
Abstract:This paper uses fuzzy integral to complete the information fusion of member classifier in ensemble neural network.A more effective fuzzy density function using in fuzzy integral is proposed.Two spirals classification is regarded as experiment object.Ensemble neural network is used to realize the classification method which has better correct rate.Simulation experiments are done to analyze the validity of neural network and different parameters.And experimental data proves the new fuzzy density function is more effective.
Keywords:neural network ensemble  ensemble learning  information fusion  fuzzy integral  fuzzy density  two spirals classification problem
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