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基于输出误差曲线差异度计算的神经网络集成

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基于输出误差曲线差异度计算的神经网络集成
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
第一章 绪论第13-17页
  · 课题来源及意义第13页
  · 课题研究的主要内容第13-14页
  · 本文应用的主要技术第14页
  · 本文的章节结构第14-17页
第二章 神经网络及神经网络集成第17-29页
  · 神经网络的发展第17页
  · BP网络第17-21页
  · 神经网络集成第21-25页
    · 神经网络集成原理第21-23页
    · 神经网络集成主要研究方向第23-25页
      · 神经网络集成的机理研究第23-24页
      · 神经网络集成中个体生成方式的研究第24-25页
      · 结论生成方式的研究第25页
  · 选择性神经网络集成第25-29页
    · 个体网络的生成策略第25-26页
    · 选择性神经网络集成第26页
    · 结论生成方式第26-29页
第三章 基于输出误差曲线差异度计算的神经网络集成第29-47页
  · 基于输出误差曲线的差异度计算--OECSEN(Output Error Curve BasedSelective Ensemble)第29-30页
  · 差异度的度量方法第30-32页
    · 距离差异度测量第31页
    · 差异函数差异度测量第31-32页
  · 基于余弦相似度的差异度计算公式第32-33页
  · 基于扩展Jaccard相似度的差异度计算公式第33-34页
  · UCI标准数据测试第34-39页
    · 数据选取及网络生成第35页
    · bagging算法第35-36页
    · 算法具体步骤第36-39页
  · 实际试验结果第39-45页
    · 余弦差异度算法试验结果第39-42页
    · 扩展Jaccard算法试验结果第42-45页
  · 本章小结第45-47页
第四章 利用聚类算法改进后的差异度计算第47-55页
  · 聚类算法改进差异度计算—IOECSEN(Improved Output Error Curve basedSelective Ensemble)第47-49页
    · 聚类算法第47页
    · 使用聚类改进原算法的原因第47-48页
    · k-means聚类算法第48-49页
  · 聚类改进差异度具体算法第49-50页
  · 实验结果第50-54页
  · 本章小结第54-55页
第五章 应用实例第55-59页
第六章 总结第59-63页
  · 研究总结第59-60页
  · 未来研究展望第60-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-67页
研究成果及发表的学术论文第67-69页
作者和导师简介第69-70页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第70-71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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