论文摘要
针对DBN算法训练时间复杂度高,容易过拟合等问题,受模糊理论启发,提出了一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络,即FE-DBN（ensemble deep belief network with fuzzy partition and fuzzy weighting）,用于处理大样本数据的分类问题。通过模糊聚类算法FCM将训练数据划分为多个子集,在各个子集上并行训练不同结构的DBN,将每个分类器的结果进行模糊加权。在人工数据集、UCI数据集上的实验结果表明,提出的FE-DBN比DBN精度均有所提升,具有更快的运行时间。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张雄涛,胡文军,王士同
关键词: 集成,深度信念网络,模糊划分,模糊加权,运行时间,模糊聚类算法,模糊理论
来源: 智能系统学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 江南大学数字媒体学院,湖州师范学院信息工程学院
基金: 国家自然科学基金面上项目(61572236,61300151,61772198)
分类号: TP311.13;O159;TP18
页码: 905-914
总页数: 10
文件大小: 4412K
下载量: 139
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