文檔作者：
孫鳳琪1 2
文檔來源：
1. 吉林師范大學(xué)數(shù)學(xué)研究所 2. 東北大學(xué) |
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更新時間： 2018年04月10日 |
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為提高單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度, 利用AdaBoost1R2集成學(xué)習(xí)算法, 將單一BP ( Back-Propagation) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成, 并針對AdaBoost1R2集成BP網(wǎng)絡(luò)的特點, 提出了一種新的模型更新方法, 在有效地實現(xiàn)模型更新的同時克服了傳統(tǒng)更新方法的不足。   |
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