Neural-Network-Ensemble.zip - 主要描述了利用主动和协同学习的方法类来生成差异性大的个体神经网络，并通过协同作用将单个神经网络的输出结论进行结合！,2012-11-14 16:41:17,下载9次
UDEED.zip - 在集成学习中用UDEED算法来处理非平稳动态数据流中的分类，关于整体学习算法很有帮助，集成学习可以提高机器学习的推广！,2012-11-14 16:34:34,下载5次
DCES.zip - 利用训练好的朴素bayesian网络对数据集进行分类。通过添加人工噪声的干扰来分类精度的检测。,2012-11-14 16:20:02,下载12次
Gasen.zip - 这个程序是用遗传算法生成单个的神经网络，并且个体神经网络精度高，差异性大。并应用于回归的实例中。,2012-11-14 16:13:07,下载22次
OCD--code.zip - 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。,2012-09-04 22:15:26,下载69次
ADL-code.zip - 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。,2012-09-04 22:14:03,下载69次
bagging-and-boosting-NNE.zip - 主要是给新手熟悉bagging和boosting算法在虹膜中的运用。,2012-09-04 22:06:30,下载210次
multi-class-problem.zip - 将多类别问题分解成多个二类别问题是解决多类别分类问题的常用方式。传统one against all（OAA）分解方式的性能更多的依赖于个体分类器的精度，而不是它的差异性。本文介绍一种基于集成学习的适于多类问题的神经网络集成模型，其基本模块由一个OAA方式的二类别分类器和一个补充多类分类器组成。测试表明，该模型在多类问题上比其他经典集成算法有着更高的精度，并且有较少存储空间和计算时间的优势。,2012-09-04 21:57:52,下载110次