【摘 要】
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反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)具有良好的非线性映射能力,在决策支持系统中得到了广泛的应用。传统的BPNN在采用最速下降法训练时,存在训练速度
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反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)具有良好的非线性映射能力,在决策支持系统中得到了广泛的应用。传统的BPNN在采用最速下降法训练时,存在训练速度缓慢、容易陷入局部最优等问题,难于在数据趋势变化较快的互联上用于决策支持。传统的离线的BPNN训练算法每次都对全体样本进行训练,这种离线的训练方式一方面导致训练速度迟缓,另一方面也容易使BPNN陷入局部最优。针对上述问题提出了一种性能良好的在线BP算法,在新样本的成批或单独到来时学习并更新连接权值;同时采用自适应的可变步长的学习速率,利用先前的样本训练信息来更新本次样本的学习速率,使网络每次以最佳的学习速率逼近误差曲面的全局最低点。另外,在对离线AdaBoost算法研究的基础上,提出了在线Boosting性能提升算法,并构造了一种可与在线BPNN训练算法结合的分类器选择器模型,开发了离线、在线和Boosting算法验证系统。采用加州大学欧文分校(UCI)的标准数据集,分别对离线训练和在线训练、离线AdaBoost和在线Boosting训练算法进行了实验对比。实验结果表明,在线算法同离线算法相比,极大地提高了训练速度;在线Boosting分类器选择器模型同离线AdaBoost相比,在达到同等预测精度时需要更短的训练时间。实验表明,基于分类器选择器模型的强组合分类器具有训练误差更小,预测精度更高的优点。
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