基于蜂群算法的神经网络集成  

作　　者：李贝贝[1] 

机构地区：[1]山东师范大学管理科学与工程学院

出　　处：《信息系统工程》2012年第1期27-27,33,共2页

摘　　要：为选择差异度大的集成个体,构建精确度高的集成网络,。本文提出一种利于ABC算法(蜂群算法)去除冗余个体,新的选择性神经网络集成构造算法。该算法首先用可重复采样技术训练大量集成个体,继而采用蜂群算法,将网络集成预测误差作为优化目标函数,选择集成个体。并通过实验,在UCI数据集上,与传统算法进行了实验对比。实验结果表明,该算法无论从效率、精度、预测误差均优于传统算法。

关 键 词：蜂群算法 神经网络 选择性集成 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]