استفاده از یادگیری همبستگی منفی در بهبود کارایی ترکیب شبکه های عصبی
نویسندگان
چکیده مقاله:
This paper investigates the effect of diversity caused by Negative Correlation Learning(NCL) in the combination of neural classifiers and presents an efficient way to improve combining performance. Decision Templates and Averaging, as two non-trainable combining methods and Stacked Generalization as a trainable combiner are investigated in our experiments . Utilizing NCL for diversifying the base classifiers leads to significantly better results in all employed combining methods. Experimental results on five datasets from UCI and ELENA repositories indicate that by employing NCL, the performance of the ensemble structure can be more favorable compared to that of an ensemble use independent base classifiers.
منابع مشابه
افزایش نرخ کارایی طبقه بندی با استفاده از تجمیع ویژگی های موثر روش های مختلف ترکیب شبکه های عصبی
Both theoretical and experimental studies have shown that combining accurate Neural Networks (NN) in the ensemble with negative error correlation greatly improves their generalization abilities. Negative Correlation Learning (NCL) and Mixture of Experts (ME), two popular combining methods, each employ different special error functions for the simultaneous training of NN experts to produce negat...
متن کاملاستفاده از شبکه عصبی مرکب (Committee Machine) نظارت شده جهت بهبود الگوریتم شبکه های عصبی در تخمین تراوایی مخازن نفتی
Reservoir permeability is a critical parameter for the evaluation of hydrocarbon reservoirs. There are a lot of well log data related with this parameter. In this study, permeability is predicted using them and a supervised committee machine neural network (SCMNN) which is combined of 30 estimators. All of data were divided in two low and high permeability populations using statistical study. E...
متن کاملبررسی کارایی شبکه عصبی مصنوعی در برآورد بار معلق رودخانه با استفاده از داده های دسته‌بندی‌شده
بار رسوب جریان، شاخص مفیدی در پیش‌بینی فرسایش خاک در حوزه‌های آبخیز است؛ بنابراین تدوین مدلی برای برآورد بار رسوب می‌تواند در مدیریت و اجرای پروژه‌های آبخیزداری و مهندسی رودخانه مفید باشد. در این پژوهش روش دسته‌بندی داده‌ها به‌عنوان راه‌کاری برای افزایش دقت شبکه عصبی مصنوعی در تدوین مدل برآورد رسوب معلق بررسی شد. بدین منظور، میزان آورد رسوبات معلق رودخانه‌های خلیفه‌ترخان و چهل‌گزی در حوضۀ قشلاق...
متن کاملپیش بینی کوتاه مدت سرعت باد با استفاده از سه نوع ترکیب شبکه های عصبی براساس تقسیم و ترکیب
انرژی باد یکی از قابل دسترس ترین انرژی های تجدید پذیر است. پیش بینی سرعت باد با دقت بالا، برای توسعه این انرژی موثر خواهد بود. این مقاله راه حل مناسبی برای مساله پیش بینی سرعت باد، با استفاده از سه نوع شبکه عصبی براساس تقسیم و ترکیب ارائه می دهد. سه شبکه، به ترتیب، تقویت به وسیله پالایش (BF)، اختلاط خبره ها (ME) و تقویت اختلاط خبره ها (BME) می باشند. در این سه شبکه ابتدا، فضای مساله بین کلاس بن...
متن کاملاستفاده از شبکه عصبی مرکب (committee machine) نظارت شده جهت بهبود الگوریتم شبکه های عصبی در تخمین تراوایی مخازن نفتی
reservoir permeability is a critical parameter for the evaluation of hydrocarbon reservoirs. there are a lot of well log data related with this parameter. in this study, permeability is predicted using them and a supervised committee machine neural network (scmnn) which is combined of 30 estimators. all of data were divided in two low and high permeability populations using statistical study. e...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 8 شماره 2
صفحات 75- 84
تاریخ انتشار 2012-03
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی برای این مقاله ارائه نشده است
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023