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上传时间: 2013-05-31
详细说明： 提出了一种神经网络聚类加权集成方法。首先，采用聚类和 Bagging 技术产生训练集，这样产生的训练 集能够侧重地模拟原始训练集分布的某一方面，既能使每个网络发生的错误尽可能的不相关，又能使其他训练的 网络对该错误起到纠正的作用；然后针对产生的训练集特点，使用隶属度加权网络的输出。和其他常用的个体网 络生成方法比较，仿真实验表明，该方法可以提高网络集成的泛化性能。
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