华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2009, Vol. 37 ›› Issue (1): 86-90.
王立 朱学峰
Wang Li Zhu Xue-feng
摘要: 为了进一步提高集成算法的泛化性能,增强个体网络生成过程的客观性,提出一种基于新型进化规划的异构神经网络集成算法.该算法首先利用改进的进化规划生成多个异构的最优网络,然后对异构网络进行组合求解.仿真实验表明,文中算法能够克服传统集成算法中成员网络结构固定、缺乏个体精度的缺点,具有比传统集成算法更好的泛化性能和更少的随机不确定因素.