基于Bagging的神经网络集成及其泛化能力研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 导论 | 第9-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第9页 |
| ·与本研究相关的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文主要研究内容及组织结构 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 神经网络集成 | 第12-17页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·神经网络 | 第12-13页 |
| ·神经网络的概念及特点 | 第12页 |
| ·神经网络的发展 | 第12-13页 |
| ·BP 神经网络 | 第13-14页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第13页 |
| ·BP 神经网络算法描述 | 第13-14页 |
| ·神经网络集成 | 第14-17页 |
| ·神经网络集成定义 | 第14-15页 |
| ·神经网络集成实现方法 | 第15页 |
| ·个体网络生成方法 | 第15页 |
| ·结论合成方法 | 第15-17页 |
| 第3章 神经网络集成泛化能力研究 | 第17-21页 |
| ·泛化能力概述 | 第17页 |
| ·泛化能力影响因素 | 第17页 |
| ·利用遗传算法优化权值 | 第17-21页 |
| ·遗传算法优化神经网络权值的原理 | 第17页 |
| ·遗传算法优化神经网络权值的步骤 | 第17-18页 |
| ·仿真实验 | 第18-20页 |
| ·结果分析 | 第20-21页 |
| 第4章 神经网络集成仿真实验 | 第21-26页 |
| ·仿真实验 | 第21-22页 |
| ·实验数据采集 | 第21-22页 |
| ·数据样本抽取 | 第22页 |
| ·神经网络的结构选择 | 第22页 |
| ·实验结果分析 | 第22-26页 |
| ·单个神经网络仿真结果 | 第22-23页 |
| ·神经网络集成仿真结果 | 第23-24页 |
| ·实验结果对比及分析 | 第24-26页 |
| 第5章 总结与展望 | 第26-27页 |
| ·全文总结 | 第26页 |
| ·展望 | 第26-27页 |
| 参考文献 | 第27-30页 |
| 致谢 | 第30页 |
