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神经网络集成的研究

2008年 应用技术
  • 成果简介
　　神经网络集成是机器学习中最受关注的技术之一，有重要的学术价值和广阔的应用前景。该项目在构建神经网络集成方面，提出了选择性集成和GASEN方法；在增强集成可理解性方面，提出了REFNE方法、二次学习以及C4.5Rule-PANE和NeC4.5等方法；在监督学习框架外的集成研究方面，提出了多示例集成和聚类学习器集成方法；在应用技术方面，提出了基于神经网络集成的高精度、低假阴性率的肺癌细胞图像识别方...
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