XJIPC OpenIR  > 多语种信息技术研究室
基于资源分配网络的小数据集并行集成学习方法
张安国; 张树勋; 朱巍; 李秀敏; 黄金龙
2019
Source Publication计算机应用研究
ISSN1001-3695
Volume36Issue:4Pages:997-1000
Abstract

机器学习领域中,如何在小规模的训练数据集上获得一个具有稳定的高计算精度的算法模型,一直以来都是一个棘手而富有挑战的问题。从算法模型出发,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的资源分配网络并行集成学习方法。该集成系统由多个带有扩展卡尔曼滤波器的资源分配网络(RANEKF)组成,并且每个RANEKF子网的输入由原始数据集中的输入经过随机权值的修正得到。通过和其他神经网络构成的集成学习算法的实验对比,发现提出的方法在小训练集上拥有更高的计算精度和稳定性。

Keyword资源分配网络 并行集成学习 增量学习 扩展卡尔曼滤波器
Indexed ByCSCD
CSCD IDCSCD:6475056
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.xjipc.cas.cn/handle/365002/5658
Collection多语种信息技术研究室
Affiliation1.锐捷网络股份有限公司
2.锐捷研究院
3.中国科学院新疆理化技术研究所
4.中国科学院大学
5.新疆民族语音语言信息处理实验室
6.重庆大学自动化学院
7.长江师范学院
Recommended Citation
GB/T 7714
张安国,张树勋,朱巍,等. 基于资源分配网络的小数据集并行集成学习方法[J]. 计算机应用研究,2019,36(4):997-1000.
APA 张安国,张树勋,朱巍,李秀敏,&黄金龙.(2019).基于资源分配网络的小数据集并行集成学习方法.计算机应用研究,36(4),997-1000.
MLA 张安国,et al."基于资源分配网络的小数据集并行集成学习方法".计算机应用研究 36.4(2019):997-1000.
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