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《山东师范大学》 2008年
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RBF神经网络集成研究及在个人信用评估中的应用

李玲玲  
【摘要】: 神经网络集成技术是神经计算技术的一个研究热点,在许多领域已经有了成熟的应用。神经网络集成学习通过训练多个神经网络并将其结果进行合成,显著地提高了学习系统的泛化能力。但是如何设计出更有效的神经网络集成实现方法,以获得更好的泛化性,并将神经网络集成应用到实际问题域中取得很好的效果,仍然是神经网络集成研究的热点问题。对神经网络集成实现方法的研究主要集中在两个方面,即如何生成集成中的成员网络以及怎样将多个神经网络的结论进行结合。理论和实践都证明,通过提高个体网络的精确性和网络间的差异性,可以提高神经网络集成的泛化性。 进化规划(Evolutionary programming,简称EP)具有如下特点:(1)EP是基于拉马克的进化学说,强调父代与子代之间的行为联接;(2)进化算子中仅有突变,而没有交叉,以消除互换问题;(3)突变操作中,删除总是先于添加进行,以获得最简的网络结构;进化规划的这些特点,使得使用EP进化神经网络来获取差异性大的个体网络成为可能。 文化算法是一种用于解决复杂计算的新型全局优化搜索算法。该算法模拟人类社会的演化过程。在人类社会中,文化可以被看作是信息的载体,这些信息潜在地影响所有社会成员,并且有益于指导同代及其后代解决问题的实践活动。类似地,文化算法的重要思想就在于从进化的种群中获取待解决问题的知识(即信念),并反馈这些知识用于指导搜索过程。 本文在分析神经网络集成方法研究现状的基础上,以进化规划、文化算法为支撑,提出了更有效的神经网络集成方法,并将其应用到个人信用评估。主要工作如下: 1、在个体网络生成方面进行研究,结合进化规划,提出了基于进化规划的神经网络集成方法(EP-ANNE)。 在个体网络的初步训练中,采用k-均值聚类法确定RBF网络的中心,而网络各层之间的连接权值采用标准的线性最小二乘回归算法计算。在个体网络的进一步训练中,引入了进化规划方法,具体实施如下:神经网络的隐含层中心用实矩阵表示,适应度函数选择上我们引入了负相关学习机制,采用了级别选择策略选择个体网络参与训练,根据个体网络的训练情况,即“成功”或“失败”来确定是否进行结构变异,这样就实现了对网络拓扑结构的负相关训练。通过引入进化规划,获得具有较大差异性的异构个体网络,从而提高了神经网络集成的泛化性。 2、在选择用于集成的成员网络方面进行了研究,提出了一种基于文化算法的神经网络集成方法。 首先使用bagging方法独立训练若干个体神经网络,然后再选择部分个体网络参与集成。本文在做选择部分个体网络参与集成上进行了研究,引入了文化算法框架。具体为,构造了适用于个体网络选择的双层空间演化的文化算法框架,底层采用遗传算法进化群体空间,上层则通过选择优秀个体模式指导种群空间的进化。如此可以充分利用优秀个体的经验知识来指导算法的搜索过程,提高了算法的搜索速度。 3、最后,将所提出的神经网络集成方法应用到个人信用评估中。通过将实验结果从不同角度进行比较,证明了方法的有效性。
【学位授予单位】:山东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP183

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 焦玉莹;基于RBF神经网络的浮船坞浮态检验系统辨识[D];大连海事大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 杨峡;陈亮;;自适应容量估计的神经网络图像隐藏算法[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议(HHME2005)论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 于化龙;基于DNA微阵列数据的癌症分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 赵永昌;一类时滞静态递归神经网络的动力学行为研究[D];中国海洋大学;2010年
7 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
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10 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宋家勇;安林煤矿炮放面矿压显现规律及顶煤冒放性预测研究[D];河南理工大学;2010年
2 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
3 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
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6 朱正强;车标识别的关键技术研究[D];辽宁师范大学;2010年
7 徐小任;基于BP神经网络的城镇网络地价评估模型研究[D];广西师范学院;2010年
8 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
9 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
10 王捷;数字图像边缘检测方法的若干改进与应用研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 陈谦;吴宏;;浮船坞沉浮的智能控制[J];船舶;2007年01期
2 宋宜斌,王培进;一种基于RBF神经网络的预测器模型及其研究[J];计算机工程与应用;2004年06期
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李松松;神经网络在管道漏磁信号分析中的应用[D];沈阳工业大学;2003年
2 黄永泉;基于禁忌搜索的系统辨识研究及辨识软件开发[D];浙江大学;2004年
3 姜显扬;基于遗传算法优化神经网络的混沌控制方法[D];郑州大学;2004年
4 祁温雅;基于RBFNN的超声波电机自适应变频控制[D];天津大学;2004年
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7 解小冬;浮船坞配载实时控制仿真系统研究开发[D];大连理工大学;2006年
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9 刘月清;基于RBF网络的传感器校正和补偿系统研究与实现[D];南京航空航天大学;2006年
10 李辉辉;基于神经网络的系统辨识在水下机器人中的应用研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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2 张飞;段志峰;;RBF神经网络在边坡稳定性中的应用研究[J];西部探矿工程;2011年08期
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10 国蓉;何镇安;;基于RBF神经网络的被动声定位算法研究[J];微电子学与计算机;2011年07期
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8 黄亮;陈娟;马俊功;;基于RBF网络自校正的气动位置伺服系统跟综控制[A];第四届全国流体传动与控制学术会议论文集[C];2006年
9 崔超;徐筱麟;韩晶;;一种两种算法结合的网络延时预测算法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(下册)[C];2008年
10 顾明武;陈熙源;;RBFNN辅助卡尔曼滤波器在GPS/SINS组合导航中的应用[A];2008年船舶通信导航学术年会论文集[C];2008年
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1 记者 王进;华中科大船海学院六项目获国家自然基金资助[N];中国船舶报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 崔根群;用于危险品检测的移动机械手的运动性能分析及其控制[D];河北工业大学;2007年
7 杨会云;工程量清单计价模式下的投标报价决策研究[D];东北林业大学;2009年
8 窦全胜;求解优化问题的演化计算方法研究[D];吉林大学;2005年
9 葛艳;基于模糊—进化理论的帆船运动路线规划研究[D];中国海洋大学;2005年
10 尹建川;径向基函数神经网络及其在船舶运动控制中的应用研究[D];大连海事大学;2007年
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1 李玲玲;RBF神经网络集成研究及在个人信用评估中的应用[D];山东师范大学;2008年
2 姚建明;基于神经网络的电液伺服系统智能控制研究[D];太原理工大学;2005年
3 陈文科;神经网络在项目总承包风险中的应用[D];西安建筑科技大学;2005年
4 张振;基于解析冗余的非线性系统故障诊断方法研究[D];南京理工大学;2005年
5 刘海勃;基于RBF神经网络的期货走势预测模型研究[D];大连海事大学;2006年
6 张平;遗传神经网络在PMSM控制系统中的应用研究[D];武汉理工大学;2006年
7 戎辉;移动机械手的分层控制结构及其协调控制方法研究[D];河北工业大学;2006年
8 姜晓君;基于无线传感器网络的信息融合算法研究[D];郑州大学;2007年
9 胡霞;NTS中学生认知能力评价系统的研究与应用[D];武汉理工大学;2006年
10 林程军;采用单片机的电阻点焊智能控制器开发[D];沈阳工业大学;2006年
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